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公司新闻/正文

更懂您应用的功能细胞株 | 适配抗药抗体(ADA)检测场景

31 人阅读发布时间:2026-08-20 16:33

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在药物研发进程中,功能细胞株是衔接药物分子设计、体外功能验证与临床转化预测的重要工具,也是支撑药物有效性评价、确保实验数据精确性和可靠性的关键底层载体。

对于药物研发人员而言:好用的细胞株,不仅需要具备有意义的性能指标,更应围绕药物研发的实际应用需求进行设计,能够准确反应药物作用机制,适配不同应用场景,并为研发决策提供稳定、可靠的数据支撑及申报材料支持。

ACROBiosystems百普赛斯深耕药物研发应用场景,持续打造“更懂您应用的功能细胞株”,始终以真实应用需求为导向,致力于为药物研发提供更加稳定、可靠、可重复的细胞株模型,助力实验结果更加可信、研发更高效!

为了帮助研发人员更加系统、深入地了解功能细胞株在药物研发流程中的应用价值,后续我们将持续更新系列应用案例,围绕药物研发场景,从实验策略、产品选择、应用方法、数据解读等多维度进行分享,为药物研发提供具有参考价值的实验方案和产品选择思路。

往期回顾:

>>更懂您应用的功能细胞株 | 适配抗体药ADCC/ADCP验证场景

本期,我们聚焦生物药研发过程中免疫原性评价这一重要应用场景——功能细胞株在抗药抗体(Anti-Drug Antibody,ADA)检测中的应用案例。

 

ADA检测:生物药研发绕不开的"必答题"

单抗、融合蛋白等治疗性蛋白在发挥疗效的同时,常会触发机体免疫应答,产生抗药抗体(Anti-Drug Antibody, ADA)。ADA可中和药物活性、降低体内药物暴露,导致疗效下降乃至治疗失效;也可能引发输注反应、过敏等安全性事件。在抗体药临床免疫原性评估与长期用药监测阶段,需要快速判别ADA尤其是中和型抗药抗体(nADA)是否削弱药物药效,为疗效丧失(LOR)预警、给药策略优化与免疫原性应对提供核心实验数据。

FDA在2014年《治疗性蛋白产品免疫原性评估》指南中明确要求,对治疗性蛋白产品采用风险导向评估策略,在非临床与临床阶段系统评估、管控免疫原性风险,ADA 检测,正是免疫原性风险防控的核心环节。FDA指南同样将中和活性分析纳入ADA完整分析体系,并强调检测方案的设计应匹配药物MOA。

报告基因细胞株:
打通从结合检测到中和活性评价的技术缺口

当前主流ADA检测为免疫分析方法包括:酶联免疫法(ELISA)、电化学发光法(ECL)、表面等离子共振法(SPR)及放射性免疫法(RIA)。这类方法解决了ADA是否结合药物,但却无法判断ADA是否真正的抑制药物功能。

想要评估 ADA 对药物药效的实际影响,需要回到药物作用机制(MOA):借助匹配药物MOA的报告基因细胞株,将药物-靶点互作的下游生物学效应转化为可读检测信号,完成从“抗原-抗体结合(Binding)检测”到“中和活性(Neutralization)评价”。

ACROBiosystems百普赛斯基于荧光素酶报告基因系统构建一系列MOA明确的报告基因细胞株,提供可量化的细胞水平功能评价工具,补齐传统免疫分析“仅可观测结合,无法判定中和活性”的局限。

依托报告基因细胞株,仅需三步实验即可建立灵敏、可靠的中和型ADA(nADA)检测:

  1. 抗原刺激:确定最佳抗原刺激浓度

  2. 药物中和:确定治疗性抗体的最佳浓度

  3. nADA检测:完成样本nADA评价

应用案例:
基于功能细胞株的贝伐珠单抗(Bevacizumab)nADA检测

应用案例所使用产品:

  • 报告基因细胞株:Human VEGF R2 (Luc) HEK293(Cat. No. CHEK-ATF044)

  • 蛋白:Human VEGF165蛋白 (Cat. No. VE5-H4210) 

  • 抗体:Anti-Bevacizumab抗体(Cat. No. BEB-Y12)

第一步:确定最佳抗原刺激浓度

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VEGF165蛋白与细胞表面的VEGF R2受体结合,激活下游NFAT信号通路,驱动荧光素酶(Luciferase)报告基因表达,产生发光信号。抗原浓度越高,信号越强。

 

实验结果:梯度稀释Human VEGF165蛋白和Human VEGF R2 (Luc) HEK293报告基因细胞株共孵育,梯度刺激测定 RLU,确定抗原实验工作浓度为EC50=10.47ng/mL。

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第二步:确定治疗性抗体的最佳工作浓度

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Bevacizumab竞争性结合VEGF165,阻断VEGF165与VEGF R2受体的结合,导致NFAT通路激活被抑制,发光信号下降。

 

实验结果:使用第一步确定的Human VEGF165 蛋白(10.47ng/mL),梯度稀释Bevacizumab与Human VEGF R2 (Luc) HEK293报告基因细胞株共孵育,通过读取RLU值确定Bevacizumab后续用于检测ADA的工作浓度为EC50=0.06299μg/mL。

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第三步:ADA功能检测

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当样本中存在Bevacizumab ADA时,ADA会与Bevacizumab结合,阻断Bevacizumab对VEGF165的中和效应,导致VEGF165重新激活VEGF R2信号通路,发光信号再次升高,即"解抑制"现象,以此表征 ADA 中和活性。

实验结果:梯度稀释抗Bevacizumab抗体模拟ADA阳性样本,在第二步Bevacizumab浓度为0.06299μg/mL条件下开展检测;测得模拟ADA EC50=0.5777 μg/mL,最大中和率>100%,可定量表征 ADA 功能性水平。

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Bioactivity detection of Anti-Bevacizumab antibody

案例总结

本期案例完整拆解三步法nADA检测流程,印证了ACROBiosystems百普赛斯报告基因细胞株可直接表征 ADA 对药物的中和活性,可实现高灵敏度检测水平、检测数据可量化、实验操作简便、体系可复用。


后续我们将持续输出更多药物研发场景的功能细胞株应用案例,

给大家分享产品推荐、标准化实验方法和真实实验数据。

您在平时研发中想解锁哪些实验场景、想看哪类案例?欢迎留言告诉我们,我们按需更新、精准分享!

 

参考资料:

  1. FDA. Immunogenicity Assessment for Therapeutic Protein Products. Guidance for Industry, August 2014.

  2. FDA. Immunogenicity of Protein-based Therapeutics. 2024

  3. Vaisman-Mentesh A, et al. The Molecular Mechanisms That Underlie the Immune Biology of Anti-drug Antibody Formation Following Treatment With Monoclonal Antibodies. Front Immunol. 2020; 11:1951.

  4. Suh K, Kyei I, Hage DS. Approaches for the detection and analysis of antidrug antibodies to biopharmaceuticals: A review. J Sep Sci. 2022 Jun; 45(12):2077-2092.

 

 

 

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