"在很大程度上,抗體質量如今已是藥物發現中的首要變量,而非可以默認的背景假設。"
—— Bio X Cell CEO Christopher Conway
導語
臨床前藥物發現正在經歷一場系統性轉變。
類器官、新方法-論(NAMs)、AI引導工作流,以及日趨復雜的生物制劑格式,正在共同重塑早期研究數據的生成方式。
這些系統對變異的容忍度更低,對工具的要求也隨之提高。
在這一背景下,長期被視為「背景條件」的抗體質量,正在成為影響實驗結果的核心變量。Bio X Cell CEO Christopher Conway 近期接受 Drug Discovery News 專訪,就這一轉變的內在邏輯及其對研究者的實際影響作出了系統闡述。
一、實驗系統在進化,試劑的角色也在改變
過去的臨床前研究建立在相對簡化的動物模型和標準化試劑基礎上。在這些系統中,試劑的輕微變異通常不會對結果產生決定性影響——差異存在,但會被淹沒在足夠強的信號里,難以被察覺。
類器官、NAMs 等高度人源相關模型的普及打破了這一前提。
這些系統對細微的生物學擾動更為敏感——過去可以被容忍的變異,在這里會被放大。Conway 將這一變化的意義表述為:
在很大程度上,抗體質量如今已是藥物發現中的首要變量,而非可以默認的背景假設。
這一判斷的含義是:抗體的活性、純度與配方,不再只是影響檢測信號的技術參數,而是直接參與生物學解讀的實驗變量。 當模型系統越接近真實生理,試劑帶來的任何不一致,都可能扭曲結果,并影響數據向臨床的轉化價值。
二、體內數據的隱性干擾:哪些變量最容易被忽視
Conway 在專訪中專門提到了一類在常規質檢中不易發現、但對體內實驗結果影響顯著的干擾源。
他指出,最常導致體內數據出現偏差的,往往不是研究目標本身,而是試劑攜帶的隱性變量:
| 內毒素污染 | |
| 聚集體或穩定性不足 | |
| 載體蛋白或穩定劑殘留 | |
| 批間功能活性差異 |
這些因素共同作用,可能引發免疫反應、改變藥效動力學,或產生非預期信號,最終導致難以溯源的假陽性或假陰性結論。
三、重組抗體的常見誤解:序列定義 ≠ 性能保證
隨著重組抗體的普及,一個預設在研究者中廣泛流傳:序列定義本身即意味著可重復性。
Conway 認為這是目前關于重組抗體最需要被糾正的誤解。
重組抗體并非僅僅因為序列定義就天然優-越。序列信息固然重要,但僅憑序列并不能保證抗體在復雜生物系統中表現一致。
序列定義解決的是來源溯源問題,但不能替代以下三個層面的工作:
? 功能性設計 —— 針對特定應用場景設計,而非從其他用途移植
? 一致性生產 —— 在嚴格受控條件下的穩定產出
? 系統驗證 —— 面向預期生物學用途的全面驗證
序列定義是可重復性的前提,而非終點。 沒有后續的設計、生產與驗證,一個定義明確的序列同樣無法保證可靠的實驗結果。
四、工具研發滯后于治療創新
雙特異性抗體、Fc 工程抗體等復雜生物制劑格式正快速推進進入臨床管線,但與之匹配的臨床前工具研發進展明顯滯后。
Conway 指出,這一差距有其歷史成因:工具開發長期以可及性而非功能保真度為優先導向,傳統抗體格式被認為「足夠好用」,升級的壓力長期缺失。
直到更復雜的治療性分子格式對生產與驗證提出了更高要求,這一問題才開始被正視。與此同時,業界也低估了試劑質量對復雜生物系統結果的塑造能力。
這一滯后在多特異性抗體研究中體現得尤為具體。 它究竟創造了真正的生物學優勢,還是只是增加了分子復雜性?
要回答這個問題,研究者需要能夠在同一模型系統內完成頭對頭比較的對照工具——標準化、體內相關、批間一致。沒有這樣的工具,比較本身就缺乏可信度,問題也就無從回答。
五、NAMs 與體內研究:從替代走向互補
Conway 對 NAMs 與體內研究的關系持明確立場:兩者是互補而非競爭的關系。
NAMs 提供人源相關的機制洞察與高通量篩選能力
體內研究 則承擔系統性、全生物體層面的驗證職能
兩套方法在轉化工作流中各有不可替代的位置。
維系這一互補關系的核心條件,是兩套系統對試劑質量提出一致的高要求——功能可重復性、配方的受控性、生物學兼容性。
隨著研究工作流整合這兩類方法,可靠、一致的試劑正是使模型間轉化成為可能的基礎。
六、需要被修正的行業預設
專訪最后,Conway 提出了他最希望改變的一個研究者預設:
「所有抗體都是可互換的。」
在現實中,格式、同種型、親和力、表位的差異,會實質性地影響抗體在體內和體外的行為方式。
Conway 建議將選型邏輯從「有沒有針對這個靶標的抗體」,轉變為「什么樣的抗體適合這個生物學問題和實驗設計」——
這一思維轉變帶來的是更干凈的數據、更有意義的對照,以及更可信的轉化決策。
關于 Bio X Cell
Bio X Cell 專注于為臨床前研究提供跨模型實驗的功能級抗體產品,以嚴格的內毒素控制、批間一致性驗證和體內功能驗證著稱,助力全球研究者獲得可重復、可信賴的實驗數據。
本文基于 Drug Discovery News 對 Bio X Cell CEO Christopher Conway 的專訪整理(2026年6月)。
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