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【结合/杀伤验证】——功能细胞株助力ADC开发质控放行

2023-12-14 10:45    浏览量:463

ADC药物开发CMC质控放行细胞株

ADC(Antibody-Drug Conjugate)全称为抗体偶联药物,通过单克隆抗体的高度选择性与细胞毒性分子(Payload)的协同作用,实现对肿瘤组织的精准靶向与有效杀伤。ADC结构主要由三个部分组成,分别为结合肿瘤相关药物的抗体(Antibody)、链接抗体与有效载荷的连接子(Linker)以及作为细胞毒性有效载荷杀伤肿瘤细胞的小分子毒性药物(Cytotoxic Payload)。




ADCC/ADCP功能活性是ADC药物的重要表征



ADC药物结构如图a所示,其中绿色部分为抗体,蓝色部分为连接子,黄色部分为小分子毒性药物。如图b所示ADC抗体架构常选择免疫球蛋白G(IgG),人免疫球蛋白G包括四个亚型(IgG1、IgG2、IgG3和IgG4),它们的恒定结构域和铰链区有所不同,这些差异会影响单抗的溶解性和半衰期以及它们与免疫效应细胞上表达的不同Fc-γ受体(Fc-γ-R)的亲和力。在抗体架构的选用上,IgG1常被用于作为ADC药物的主要架构。IgG3属于最具免疫原性的亚型,但由于其循环半衰期相对较短所以不被采用。虽然一些ADC具有IgG2或IgG4抗体主干(如Getuzumab ozogamicin和Inotuzumab ozogamicin两者使用IgG4),但大多数ADC药物均采用IgG1抗体架构以优化各亚型的属性差异。与IgG2和IgG4相比,IgG1抗体具有同样长的血清半衰期,但FcγR结合及补体结合效率更高。

ADC分子结构及ADC不同抗体架构属性

 ADC分子结构(图a)及ADC不同抗体架构属性(图b)[1]

在抗体治疗的作用机制中治疗性抗体可通过直接和间接的方式诱导抗肿瘤作用,分别为:直接中和或激活靶标抗原或与效应细胞结合后引起的细胞杀伤作用。ADC药物需要依靠间接作用机制使抗体成分与免疫效应细胞结合并相互作用诱导抗肿瘤免疫,这种抗肿瘤作用包括抗体与中性粒细胞和自然杀伤(NK)细胞结合诱导的抗体依赖性细胞介导的细胞毒性作用(ADCC)以及抗体与巨噬细胞结合并诱导的抗体依赖性细胞介导的吞噬作用(ADCP)。ADCC和ADCP反应主要通过ADC抗体架构IgG1和表达在单核细胞、嗜酸性粒细胞及NK细胞等先天效应细胞表面的Fcγ受体 (FcγR) 结合介导,FcγR家族由激活性FcγRI (CD64)、FcγRIIa (CD32a)、FcγRIIIa (CD16a)和FcγRIIIb (CD16b)和抑制性FcγRIIb (CD32b)组成。FcγR具有高度多态性,这种多态性会影响FcγR对IgG分子的亲和力。目前已知在FcγRIIa(CD32A) 的第131位氨基酸的C>T取代导致H131变体可以与IgG2以高亲和力结合,而R131几乎不与IgG2结合。对于FcγRIIIa (CD16a),第158位氨基酸T>G取代的发生则导致V158相比于F158 与IgG1和IgG3具有更强的亲和力。




ADC药物靶点选择与靶细胞杀伤



ADC药物的主要作用是通过将抗肿瘤药物进行全身递送,并限制药物只作用在表达目标抗原的细胞上来提高抗肿瘤药物治疗效果。一个理想ADC单抗靶点的选择将影响药物最终药理和临床特性,其重要指导原则就是需识别在肿瘤细胞上高表达但在非恶性细胞上不表达的细胞表面蛋白。因此,与非恶性组织相比,在肿瘤细胞中高表达的靶点可提供更宽泛的治疗窗口并降低药物毒性影响全身情况的发生。

截至2023年8月获批上市ADC药物

截至2023年8月获批上市ADC药物[2]

目前被批准用于治疗实体瘤的ADC靶点包括BCMA、EGFR、HER2、FRα、Nectin-4、TROP2、TF、CD19、CD22、CD30、CD33和CD79b等,这些蛋白在非恶性组织中都有不同程度的表达,但通常在肿瘤细胞中过度表达。在血液肿瘤背景中,布妥昔单抗的靶点CD30在霍奇金淋巴瘤、ALCL恶性淋巴样细胞以及一小部分淋巴细胞中表达,但不在其他类型的细胞中表达。同样,Inotuzumab ozogamicin(被批准用于治疗B细胞前体急性淋巴细胞白血病)、Polatuzumab vedotin(被批准用于治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤)和Belantamab mafodotin(被批准用于治疗多发性骨髓瘤)的靶点CD22、CD79b和BCMA对B细胞系均具有高度特异性。


在ADC药物开发过程中为保证药物安全性及有效性,需通过对抗原抗体结合及靶细胞杀伤进行体外试验,检测抗体引起的ADCC及ADCP功能活性和药物对靶细胞的杀伤效果,为ADC临床试验开展提供重要依据。

ACROBiosystems百普赛斯全面助力ADC药物研发,在原有的靶点蛋白业务基础上推出ADCC / ADCP功能验证报告基因细胞株以及过表达细胞株产品。其中,ADCC / ADCP功能验证报告基因细胞株覆盖全部已知FcγR基因型助力ADC药物Fc功能细胞水平评估,过表达细胞株基于成熟的细胞构建平台开发,可应用于ADC药物靶细胞杀伤验证,致力于为您提供更加全面的ADC药物质量表征解决方案!



01
ADCC / ADCP功能验证报告基因细胞株

ADCC/ADCP功能验证系列细胞株通过基因工程改造,在Jurkat细胞内转入一个受NFAT信号调控驱动的Luciferase报告基因,同时使其在细胞膜表面表达一种FcγR。当将该细胞与靶细胞和相关抗体共培养时,抗体同时结合靶细胞抗原和该细胞表面Fcγ受体,导致受体聚集、细胞内信号传导和NFAT介导的Luciferase 报告基因表达与发光。

ADCC/ADCP功能验证细胞株原理图

ADCC/ADCP功能验证细胞株原理图


ADCC / ADCP功能验证细胞株产品优势
功能细胞株助力ADC开发质控

 FcγR家族全覆盖,FcγRIIa (131H/R) 、FcγRIIIa (158F/V)不同基因型可供选择;

 选用Jurkat细胞构建,模拟真实免疫细胞状态;

 采用萤光素酶(Luc)报告基因系统,反应信号强,检测窗口大,灵敏度高;

 经代次稳定性验证,可稳定传代>20代,利于方法学验证;

 经商业化抗体验证,应用场景明确;

 售前免费样本测试,售后专业技术支持团队+无忧售后政策保障 ☛ 点击查看ACRO兜底售后政策

 可提供临床申报及CMC所需支持文件,支持早期研发到CMC质控全流程。


ADCC / ADCP细胞株产品列表
功能细胞株助力ADC开发质控

 ADCC / ADCP功能验证细胞株产品列表,点击列表即可查看产品详情

ADCC / ADCP功能验证细胞株产品列表

ADCC / ADCP功能验证细胞株产品列表


ADCC / ADCP细胞株验证数据
功能细胞株助力ADC开发质控

● ACDD / ADCP细胞株表达验证-FACS

功能细胞株助力ADC开发质控

Expression analysis of human CD16a (158F) on Human CD16a (158F) (Luc) Jurkat Reporter Cell by FACS. Human CD16a (158F) (Luc) Jurkat Reporter Cell (Cat. No. SCJUR-STF068) or negative control cell were stained with PE-labeled Anti-Human CD16a antibody.

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 ADCC / ADCP激活剂筛选应用案例-RLU

功能细胞株助力ADC开发质控

ADCC response to anti-human CD20 antibody (RLU).
Anti-human CD20 antibody-induced ADCC activity was evaluated using Human CD16a (158V) (Luc) Jurkat Reporter Cell (Cat. No. 
SCJUR-STF067) in the presence of Raji cells that express CD20 endogenously. The EC50 of anti-human CD20 antibody was approximately 0.0028 μg/mL.

功能细胞株助力ADC开发质控
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 ADCC / ADCP激活剂筛选应用案例-FOLD

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ADCP response to anti-human CD20 antibody (Fold).
Anti-human CD20 antibody-induced ADCP activity was evaluated using Human CD32a (131R) (Luc) Jurkat Reporter Cell (Cat. No. 
SCJUR-STF070) in the presence of Raji cells that express CD20 endogenously. The max induction fold was approximately 88.

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 ACDD / ADCP细胞株次代稳定性验证

功能细胞株助力ADC开发质控

Passage stability analysis by Signaling Bioassay.
The continuously growing Human CD64 (Luc) Jurkat Reporter Cell (Cat. No. 
SCJUR-STF072) was stimulated with serial dilutions of anti-human CD20 antibody in the presence of Raji cells that express CD20 endogenously. Anti-human CD20 antibody stimulated response demonstrates passage stabilization (fold induction and EC50) across passage 7-32.

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02
ADC药物靶细胞杀伤验证工具:过表达细胞株

基因过表达是指通过慢病毒、电转等细胞转染方式,提高某特定基因的表达水平,从而实现基因的功能增强(gain of function)。基因过表达作为一种传统的分子生物学技术,被认为是研究基因功能的实验策略之一,至今依然在生物学研究中发挥着重要作用。过表达稳定细胞系(Overexpression Stable Cell Lines)则是基于某一细胞系构建的用于实现某特定基因的持续过表达的产物。过表达细胞系通过将目的基因构建到表达载体上,通过慢病毒侵染等方式导入宿主细胞,整合到染色体上,使目的抗原在宿主细胞膜表面进行长期稳定的表达。

ACROBiosystems百普赛斯基于成熟的细胞构建平台,持续开发高质量的过表达细胞株产品,为ADC新药研发提供一个稳定的细胞水平靶细胞杀伤验证工具!


过表达细胞株应用场景
功能细胞株助力ADC开发质控

 靶细胞杀伤/免疫/增殖等;

 基因功能研究;

 抗体药物的活性筛选(细胞水平的结合和阻断);

 CAR分子的杀伤活性评价。


过表达细胞株产品列表
功能细胞株助力ADC开发质控

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细胞株产品列表


过表达细胞株验证数据
功能细胞株助力ADC开发质控

 Nectin-4过表达细胞株活性验证-FACS

Nectin-4过表达细胞株活性验证-FACS

FACS analysis of Nectin-4 on HEK293/Human Nectin-4 Stable Cell Line.
FACS assay shows that Anti-Nectin-4 antibody can bind to HEK293/Human Nectin-4 Stable Cell Line (Cat. No. 
CHEK-ATP035). HEK293/Human Nectin-4 stable cells was red line, Negative control HEK293 cells was grey line (QC tested).

功能细胞株助力ADC开发质控
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● Trop-2过表达细胞株活性验证-FACS

Trop-2过表达细胞株活性验证-FACS

FACS assay shows that Anti-TROP-2 antibody can bind to HEK293/Human TROP-2 Stable Cell Line.
HEK293/Human TROP-2 stable cells (Cat. No. CHEK-ATP036) was red line, Negative control HEK293 cells was grey line (QC tested).

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 CD19过表达细胞株活性验证-FACS

CD19过表达细胞株活性验证-FACS

FACS assay shows that PE-Labeled Monoclonal Anti-FMC63 scFv Antibody, Mouse IgG1 can bind to HEK293/Human Anti-CD19 Stable Cell Line.

HEK293/Human Anti-CD19 Stable Cell Line (Cat. No. CHEK-ATS056) was red line, Negative control HEK293 cells was grey line(QC tested).

功能细胞株助力ADC开发质控
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参考资料:

1. Drago JZ, Modi S, Chandarlapaty S. Unlocking the potential of antibody-drug conjugates for cancer therapy. Nat Rev Clin Oncol. 2021 Jun;18(6):327-344. doi: 10.1038/s41571-021-00470-8. Epub 2021 Feb 8. PMID: 33558752; PMCID: PMC8287784.

2. Liteng Shen, Xiuna Sun, Zhen Chen, Yu Guo, Zheyuan Shen, Yi Song, Wenxiu Xin, Haiying Ding, Xinyue Ma, Weiben Xu, Wanying Zhou, Jinxin Che, Lili Tan, Liangsheng Chen, Siqi Chen, Xiaowu Dong, Luo Fang, Feng Zhu, ADCdb: the database of antibody–drug conjugates, Nucleic Acids Research, 2023;, gkad831, https://doi.org/10.1093/nar/gkad831.

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