Science子刊！冷凍電鏡結合AI技術直接從血清中發現功能性抗體！將數周工作縮短至一天

2025年8月15日，《Science Advances》期刊發表了一項突破性研究，題為"Functional and epitope specific monoclonal antibody discovery directly from immune sera using cryo-EM"。研究團隊開發了一種結合冷凍電鏡（cryo-EM）、人工智能工具ModelAngelo和生物信息學的創新方法，能夠直接從免疫血清的多克隆抗體冷凍電鏡圖譜中推斷出重鏈和輕鏈序列，并通過隱馬爾可夫模型（HMM）快速匹配B細胞庫中的序列。

研究發現，該方法將抗體發現的分析時間從數周縮短至一天以內，顯著提高了抗體產量和結合親和力。通過非人靈長類動物HIV疫苗試驗和小鼠流感疫苗試驗驗證，成功發現了多種保護性抗體，其中部分抗體在體內保護實驗中表現出與已知最佳抗體相當的保護效果。

研究設計：

? 模型選擇：使用ModelAngelo（MA）v1.0.1作為核心人工智能工具，結合冷凍電鏡和BCR測序數據

? 驗證實驗：

·HIV-1包膜糖蛋白疫苗接種的非人靈長類動物試驗

·流感病毒神經氨酸酶疫苗接種的小鼠試驗

? 分析流程：冷凍電鏡圖譜→MA模型構建→HMM文件生成→BCR序列匹配→抗體合成驗證

研究團隊開發了一套完整的結構到序列（STS）自動化工作流程。該方法使用MA的build_no_seq模式從多克隆抗體的冷凍電鏡圖譜中構建初始模型，生成隱馬爾可夫模型（HMM）文件，然后使用HMMER搜索功能在BCR測序數據庫中匹配最佳序列。對于碎片化的模型，開發了輔助代碼將HMM文件合并，確保獲得完整的重鏈和輕鏈序列。

MA集成STS工作流程的建立與基準測試

研究建立了完整的MA集成STS工作流程，從冷凍電鏡圖譜開始，通過MA構建模型并生成HMM文件，最終在BCR測序庫中匹配序列。基準測試結果顯示，MA衍生的抗體序列產量顯著高于手動方法：pAbC-1_MA產量達240 mg/L，而手動方法pAbC-1_HU僅為5.7 mg/L；pAbC-2_MA產量為150 mg/L，手動方法pAbC-2_HU為25 mg/L。結合親和力方面，MA方法與手動方法表現相當，部分情況下甚至更優。

Fig. 1. MA integrated STS workflow and benchmarking.

流感疫苗試驗中的抗體發現與驗證

在小鼠流感疫苗試驗中，研究團隊成功從神經氨酸酶（NA）活性位點結合的多克隆抗體中發現了7個候選單克隆抗體。其中6個抗體能夠結合Ind11 NA，5個具有NA抑制活性。通過基因使用分析，發現重鏈主要使用IGHV5-16、IGHV5-12等基因，輕鏈主要使用IGKV6-23基因。這些發現的抗體不僅能抑制重組NA活性，還能有效抑制活病毒中的NA活性。

Fig. 2. Predicted active site pAb gene usages after NA vaccination.

結構表位分析與保護性驗證

通過高分辨率冷凍電鏡結構分析（2.8-3.4 ?），研究團隊解析了5個NA抑制性單克隆抗體與NA復合物的結構。結構比較顯示，5-16和6-23.2抗體在接觸殘基、埋藏表面積和結構相似性方面最接近原始多克隆抗體。在小鼠保護實驗中，這些抗體表現出優異的保護效果：6-23.2實現100%存活率，5-16達到80%存活率，6-23.1為66.7%存活率，與陽性對照抗體1G01效果相當。

Fig. 4. Structural comparison of epitope:paratope interface of NA pAb and MA-isolated mAbs.

小結

本研究成功建立了基于冷凍電鏡和人工智能的表位特異性單克隆抗體發現新方法。通過將ModelAngelo工具集成到STS工作流程中，實現了從多克隆抗體冷凍電鏡圖譜到功能性單克隆抗體的快速、高效發現。該方法不僅將分析時間從數周縮短至2小時以內，還顯著提高了抗體產量和功能性。在HIV和流感疫苗驗證實驗中，成功發現了多種保護性抗體，證明了該方法在疫苗開發和治療性抗體發現中的廣泛應用潛力。

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原文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adv8257

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