抗体芯片对于生命科学领域的科研工作者并不陌生，但现有的抗体芯片技术一般是使用几百到数千个已知靶点的单抗，通过蛋白芯片点制技术点在一张玻璃片上，用于高通量蛋白质组学研究。这种技术的一个重要局限是根据已知靶点开发的单克隆抗体数目有限并且成本高昂，芯片上的抗体点阵数量（几千个）只能达到人类蛋白质组（~10万级别）的一小部分，并且这种抗体芯片只能用于已知的靶蛋白检测，不能用于寻找和发现与某个特定生物学功能相关的未知靶蛋白，实际的应用价值受到限制。
3月12日，最新发表在Science Advance杂志上的一项研究中[1]，艾比玛特医药科技（上海）有限公司王朝晖博士团队开发出了一种由超过6万个单克隆抗体组成的大规模抗体芯片（PETAL芯片），并与上海交通大学陶生策团队以及国内外多个课题组展开合作，初步验证了PETAL芯片在抗肿瘤新药研发、动物植物科学研究等方面的诸多应用潜力。
一、技术特点
迄今为止通量最高的差异化蛋白质组学研究工具
PETAL的全称是“蛋白质组抗原表位标签抗体库”（Proteome Epitope Tag Antibody Library）。研究团队运用生物信息学技术，对包括人、动物、植物、微生物在内的418种生物的3694种蛋白质序列进行分析，设计并合成了1.6万个抗原表位标签多肽，以这个多肽标签库作为抗原，免疫了超过3万只小鼠，制作了6.2万株单克隆抗体杂交瘤细胞株，也就是拥有了6.2万株单克隆抗体。
对这些单克隆抗体的采样分析表明，这些单抗的抗原决定簇（CDR）序列多样性极高，大约90%的CDR序列与抗体库中的其他抗体的CDR差别不低于2个氨基酸。
研究小组将这些单抗点在玻璃片上，形成密度极高的单克隆抗体芯片，这几乎是迄今为止通量最高的差异化蛋白质组学研究工具。
理论上可能结合超过百万种蛋白质
PETAL芯片强大的抗原表位覆盖能力一方面来源于其多达6万+的高差异化单抗数量，另一方面来源于一种称做抗体多特异性的现象[2]。也就是说，一个单克隆抗体可以结合不止一种在生物界（包括人类）中存在的蛋白质，其内在的机制主要是抗原与抗体的结合区具有特定的序列特征，因为这个特征结合序列的氨基酸数量有限，其组合可在自然界中已知的极其多样性的蛋白中多次出现，一般来说具有相同特征的已知蛋白质数量可以达到数百个。简单类比来说，我们知道人体内日常存在的抗体种类大约在几十万种级别，但需要应对的是外界近乎无限的抗原可能性，其本质的依据之一即是抗体的多特异性。
从理论上推测，6.2万株单抗组成的芯片可能结合超过百万种蛋白质，并且这些蛋白质可以来自不同的种属，也就是说PETAL芯片可以同时用于人类、动植物、微生物的研究。而只有在抗体芯片的规模达到PETAL这样的数量级甚至更高级别时，其靶标发现的成功概率才能达到有实际应用价值的程度，传统上规模只有数千个单抗的芯片在寻找和发现新靶标时的成功率太低。
二、应用案例
用斑马鱼心脏再生模型寻找治疗心脏损伤的新机制
应用PETAL芯片分析斑马鱼在正常情况下和心脏损伤后7天的心脏蛋白质组，研究团队找到了6个在损伤心脏修复过程中差异化表达的蛋白，其中包括已知的aldh2.2蛋白，这可以理解为一种阳性对照，验证了PETAL芯片的有效性。
发现新型抗体偶联药物（ADC）候选分子
应用PETAL芯片分析肿瘤组织（肺癌）和正常组织的蛋白质组，研究团队发现了多个在肿瘤组织中高表达的膜蛋白靶标。新研究报道了其中一个抗体Pb44707可高亲和力识别人CD44v9肿瘤标志物。随后的靶标验证也证实，CD44v9在60%的肺癌患者中过度表达，在约90%的肺鳞状细胞癌（LUSCC）患者中过表达，而且在大部分正常组织（皮肤除外）中检测不到表达。
用高亲和力抗体Pb44707构建的抗体偶联药物Pb44707-MMAE（AMT707）在动物实验显示了很强的肿瘤抑制活性（包括CDX模型和PDX模型）。
三、未来前景
据王朝晖博士透露，目前PETAL芯片的单克隆抗体数目已经从最初的6.2万株增长到超过10万株。这一技术在制药和生物治疗领域的知识产权已于2019年独家授权给普众发现医药科技（上海）有限公司。该公司研发管线中的CAR-T、ADC、双特异性抗体大部分都是针对应用PETAL技术发现的新靶标。在这几类药物的研发热潮中，PETAL技术有望以其独特的优势进一步帮助开拓肿瘤，免疫及代谢类等疾病等基于全新靶点的新型疗法。
相关论文：
[1]An Array of 60,000 Antibodies for Proteome-Scale Antibody Generation and Target Discovery. Science Advance (2020).
[2]Molecular Basis for the Binding Promiscuity of an Anti-p24 (HIV-1)Monoclonal Antibody. Cell (1997).
