01 从单目标工程转向模块化多域优化 一个主要趋势是从对单个抗体区域的狭义优化转向对多结构域构建体(例如三特异性抗体、受体阻断对和转运支架)的整合优化。开发人员正致力于构建能够协调解决可变区、Fc结构域和连接元件之间相互作用的工程流程。这种转变有助于开发可在多个生物通路中发挥作用的抗体,从而拓展了传统单抗原形式的开发可能性。
02 从繁琐的湿实验室筛选转向算法引导的变异体优先级排序 主要趋势是从繁琐的基于实验室的筛选转向计算筛选,从而在实验室评估之前缩小变异株的范围。企业正在采用概率评分、结构模拟和序列模式学习等方法来预选具有更高改进潜力的变异株。这种转变减少了实验工作量,并有助于加快优化进程,尤其是在早期发现阶段,此时候选株库可能包含数百万个候选株。
2026年6月:金斯瑞通过引入先进的人工智能辅助抗体工程、亲和力成熟、人源化和可开发性评估解决方案,扩展了其抗体优化服务。扩展后的服务组合将帮助制药和生物技术公司加速治疗性抗体的发现并提升候选抗体的性能。