Neoleukin Therapeutics, Inc.

DUBLIN--( BUSINESS WIRE )--The "Cancer Immunotherapy Markets. The Race for the Cures. Market Forecasts for Immuno-Oncology Therapeutics by Therapy, by Cancer and by Customer including Executive and Consultant Guides. 2023 to 2027" report has been added to ResearchAndMarkets.com's offering. A revolution in cancer therapy is underway. New therapy based on using the body's natural immune defenses is having unprecedented success. CAR-T Cells? Checkpoint Inhibitors? Cytokines? Find out about the technology in readily understood terms that explain the jargon. Already worth billions the global market is poised for dramatic growth. The impact on the health care industry is enormous. The report forecasts the market size out to 2027. Find the opportunities and the pitfalls. Understand growth expectations and the ultimate potential market size. Make investment decisions and valuations with confidence using the latest data. This report explores the opportunity in this market and what companies are poised to benefit. Key Topics Covered: 1 Market Guides 1.1 Situation Analysis 1.2 Guide for Executives and Marketing Staff 1.3 Guide for Investment Analysts and Management Consultants 2 Introduction and Market Definition 2.1 What is Cancer Immunotherapy? 2.2 Immunotherapy - the looming cures 2.3 Market Definition 2.4 Methodology 2.5 U.S. Medical Market and Pharmaceutical Spending - Perspective 2.5.1 Global Expenditures for Medicines 3 Immunotherapy - Guide to Immune Technologies 3.1 The Immune System 3.1.1 Innate immune system 3.1.2 Adaptive immune system 3.1.3 Tumor immunology - the immune surveillance system 3.2 Immuno Oncology Technologies 3.2.1 Monoclonal Antibodies 3.2.2 Cancer vaccines 3.2.3 Cytokines 3.2.4 Cell Based Therapies 3.2.5 Inhibitors/Agonists 3.2.6 Antibody Drug Conjugates 3.2.7 Others 4 Industry Overview 4.1 Market Players - Roles & Impacts 4.1.1 Drug manufacturers - Larger/pharmaceutical 4.1.2 Drug manufacturers - Generic 4.1.3 Contract Research and Manufacturing 4.1.4 In Vitro Diagnostics Industry 4.1.5 Drug Marketing Companies 4.1.6 Biotechnology Companies 4.1.7 Regulatory Bodies 5 Market Trends 5.1 Factors Driving Growth 5.1.1 Outcome potential 5.1.2 Fast tracking 5.1.3 Funding 5.1.4 Technology Environment 5.1.5 Target Solutions 5.2 Factors Limiting Growth 5.2.1 Cost of Treatment 5.2.2 Clinical Trials Role 5.2.3 Combinations 5.2.4 Protocols 5.3 Therapeutic Technology Development 5.3.1 Combinations - Issues and Complexity 5.3.2 Preference for a drug 5.3.3 Problems of Immunity Engineering 5.3.4 The Role of Cost 5.3.5 The Disruption Dynamic 5.3.6 CAR-T Cell Therapy 5.3.7 The Next Five Years 6 Cancer Immunotherapy Recent Developments 6.1 Recent Developments - Importance and How to Use This Section 6.2 Continued Success with Immunotherapy in Melanoma 6.3 AC Immune Receives FDA Fast Track Designation 6.4 LTZ Announces Financing 6.5 Immunotherapy for Cancer Overview 6.6 Implantable device shrinks pancreatic tumors 6.7 mRNA Vaccine And Immunotherapy Reduce Melanoma Recurrence 6.8 Towards a Universal Cancer Immunotherapy 6.9 New Strategy May Improve T-Cell Therapy in Solid Tumors 6.10 Immunotherapy linked to increase in Medicare spending 6.11 Immunotherapy Effective with Ovarian Cancer 6.12 Cancer Immunotherapy Granted Fast Track 7 Profiles of Key Immunotherapy Companies AbbVie Achilles Therapeutics Acumen Pharmaceuticals Adagene Adaptimmune Therapeutics Adicet Bio ALX Oncology Holdings Ambrx Biopharma Amgen Apexigen Arcus Biosciences argenx AstraZeneca Atreca Avalo Therapeutics Avid Bioservices Bavarian Nordic BioAtla Biogen Inc. BioNTech Bolt Biotherapeutics Bristol-Myers Squibb Candel Therapeutics Caribou Biosciences Celldex Therapeutics Checkpoint Therapeutics Chinook Therapeutics Corvus Pharmaceuticals Cullinan Oncology Eli Lilly EOM Pharmaceuticals Evaxion Biotech Genenta Science Gilead Sciences Gracell Biotechnologies Greenwich LifeSciences Gritstone bio Harpoon Therapeutics ImmunityBio Immunocore Holdings Immunome IMV Inc Incyte Indaptus Therapeutics Instil Bio Iovance Biotherapeutics Johnson & Johnson Marker Therapeutics Medicenna Therapeutics Merck & Co. Merus Moderna Mustang Bio Nanobiotix Neoleukin Therapeutics Novartis Novavax Oncorus PDS Biotechnology Pfizer Regeneron Pharmaceuticals Roche Sanofi Sensei Biotherapeutics Senti Biosciences Surface Oncology Takeda Pharmaceutical TC Biopharm ThermoGenesis Holdings UroGen Pharma Werewolf Therapeutics Xilio Therapeutics Zymeworks 8 The Global Market for Immuno-Oncology Therapeutics 8.1 Global Market Overview by Country 8.2 Global Market by Therapy 8.3 Global Market by Cancer 8.4 Global Market by Customer 9 Global Immuno-Oncology Therapy Markets - By Therapy 9.1 MAB 9.2 Cytokine 9.3 Vaccine 9.4 Cell Based 9.5 Inhibitor/Agonist 9.6 Other IO Therapy 10 Global Immuno-Oncology Therapeutic Markets - By Cancer 10.1 Breast 10.2 ColoRectal 10.3 Cervical 10.4 Lung 10.5 Precancer 10.6 Prostate 10.7 Melanoma 10.8 Blood 10.9 Other Cancer 11 Global Immuno-Oncology Therapeutic Markets - By Customer 11.1 Pharma 11.2 Clinic 11.3 Other Customer For more information about this report visit https://www.researchandmarkets.com/r/8355qg About ResearchAndMarkets.com ResearchAndMarkets.com is the world's leading source for international market research reports and market data. 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Epstein and Simpson bring significant life sciences industry expertise that will be integral to the Company’s continued growth as a leader in AI for genomic medicineSEATTLE, June 25, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) -- Shape Therapeutics, Inc. (ShapeTX), a leader at the convergence of AI and RNA editing to revolutionize genomic medicine, announces the appointments of David Epstein, former CEO of Seagen, and Todd Simpson, former CFO of Seagen, to its board of directors. “We are at a pivotal moment where our investment in breakthrough technologies is now yielding industry-leading results. As we prepare to advance our RNA editing therapies to the clinic, we are thrilled to welcome David and Todd to our board," said Francois Vigneault, Ph.D., chief executive officer of ShapeTX. "Their expertise in scaling life sciences companies, from drug development to clinical success and commercialization, will be invaluable.” David Epstein is a highly respected leader in the pharmaceutical and biotech sectors, renowned for steering Seagen towards a pivotal $44.5 billion acquisition by Pfizer. With over 30 years of global experience in drug development, commercialization, and leadership, David has previously served as an executive partner at Flagship Pioneering and as CEO of Novartis Pharmaceuticals, including its Oncology and Molecular Diagnostic units, transforming it into the second-largest oncology division globally. He has overseen the development and launch of more than 30 new molecular entities, including notable treatments such as Glivec, Tasigna, Gilenya, Afinitor, Cosentyx, Entresto and Padcev. David holds a bachelor's degree in pharmacy from Rutgers University and an MBA from Columbia University. He also serves on the boards of Tempus AI and Valo Health. "Throughout my career, I've been fortunate to be part of companies at the forefront of scientific innovation, witnessing firsthand the profound impact on patients and families." said David Epstein. "Shape has married AI, superior engineering and efficient manufacturing to cure horrific CNS and retinal disease with revolutionary AI RNA-targeted therapy, and I am eager to contribute my experience to accelerate their growth.” Todd Simpson brings more than 40 years of diverse life sciences and industry experience to the ShapeTX board. During his nearly two decades at Seagen, Todd played a crucial role in launching and commercializing four oncology medicines across more than a dozen labeled indications in the United States. He also spearheaded Seagen's international expansion, leading to the commercialization of three medicines in the Americas and Europe. Before Seagen, Todd held several leadership roles, including VP of Finance and Administration, CFO, Treasurer, Secretary at Targeted Genetics Corp. and worked almost ten years in public accounting. He holds a bachelor's degree in accounting and computer science from Oregon State University and has served on the boards of Neoleukin Therapeutics, Aquinox Pharmaceuticals Inc., and Life Science Washington (formerly Washington Biotech and Biomedical Association). "I see remarkable similarities between ShapeTX and the early days of Seagen. It's refreshing and invigorating to work with a team dedicated to long-term, platform-based therapeutic innovation and driven by a mission to help patients in need," said Todd Simpson. About ShapeTX: Shape Therapeutics operates at the convergence of AI and RNA editing to revolutionize genomic medicine. Our proprietary RNA editing technology, RNAfix®, represents a significant leap forward over CRISPR-based tools, achieving 95% editing efficiency in vivo, and a path to one-time curative treatments for thousands of diseases. With over 90 million laboratory-validated guide RNA and 12 billion AAV data points, ShapeTX is building the largest therapeutic RNA foundation model in the industry and becoming the leader in AI for genomic medicine. You can find us at ShapeTX.com and on LinkedIn and X. Media Contact: Lisa Ash TaylorGeneral Counsel and Head of OperationsShape Therapeuticslisa@shapetx.com

摘要:多特异性抗体能够识别位于同一或不同靶点上的两个或更多表位。然而，这些多特异性分子的开发方法存在许多障碍，需要更好的多特异性分子工作流程。在这里，我们总结了治疗性生物制剂的当前技术现状，尤其是蛋白质和生产工具的模块，这些经验可以用于创建下一代工作流程。同时，本文还讨论了可用于克服蛋白质设计挑战的地方，以及通过机器学习实现快速可靠的多特异性设计的路径。1.引言生物制剂，迄今为止已有约160种蛋白质治疗药物被批准用于临床使用（图1）。生物制剂如免疫球蛋白类单克隆抗体(mAbs)目前是治疗开发中应用最多的药物模式。然而，使用mAbs进行单一靶向治疗的局限性和日益增长的未满足医疗需求激发研究人员进一步发展并构想出具有多重特异性的分子。多特异性抗体(MsAbs)能够识别位于同一或不同靶点上的两个或更多表位。这种多重识别能力扩大了传统mAbs的功能，允许用于多种应用如招募免疫细胞摧毁肿瘤细胞或交联不同的细胞表面蛋白。MsAbs通常在大小、构型、价态、柔性和结合模块的接近角度以及它们的可开发性、分布和药代动力学属性方面不同。这些新的分子实体(NME)迅速暴露了药物开发及其平台的局限性。许多来自技术领域的尖端技术，如机器学习(ML)和人工智能(AI)，正在涌入生物技术领域。在这篇综述中，我们将检查一组选定的蛋白质构建模块(BB)的属性，以及它们如何被利用来预测MsAbs。然后，我们将审视结构和计算引导的蛋白质工程的最新技术，并探讨如何成功地部署这些工具以实现下一代MsAbs的设计。2.构建模块MsAbs提供了比传统抗体更大的优势，包括它们能够靶向具有强大生化属性和新颖功能的多种蛋白质。自然界中存在的能够结合的蛋白质，如抗体和细胞因子，提供了宝贵的构建模块(BB)（图2）。开发类似于自然产生的MsAbs，选择合适的BB及其在蛋白质结构域异二聚体化的兼容性是设计和生成这些高度功能性、多价分子时的关键考虑因素。当正确组合时，许多BB可以产生大量MsAbs的格式。自然界制造的BB包括片段抗原结合(Fab)、单链片段可变区(scFv)、可结晶片段(Fc)、单域抗体(VHH)和细胞因子(图3)。相比之下，人造BB，如小蛋白和从头蛋白质，也可以使用下一代计算工具如Rosetta（图2）。下面，我们将仔细研究每种BB的属性，并考虑在组装MsAbs时，每个BB类别为治疗产品概况(TPP)带来的优势和劣势。2.1 Fab，最常用的构建模块使用IgG的Fab部分设计多特异性抗体是最简单的方法。Fab由重链(HC)的VH和CH1结构域以及轻链(LC)的全部(VL和CL)组成，它们创建了一个非常稳定的异二聚体界面，其中大约有100个残基参与了多种稳定接触，包括氢键、盐桥、疏水相互作用和范德华力。此外，与单链可变区(scFv)相比(见下文)，Fab的表面可以暴露于溶剂中，因此，稳定的蛋白质核心和广阔的亲水表面使Fab成为组装多特异性抗体的流行选择，尤其是对于高浓度配方和/或皮下给药的药物。然而，由两个不同的多肽链组成的构建模块需要一个异二聚体组装，这对于包含两个或更多不同Fabs的多特异性抗体来说是一个重要的考虑因素(例如Hetero-IgG)，因为每个重链(HC)和轻链(LC)的正确配对是必要的(图2)。许多工程策略已经被构想出来以强制执行正确的链配对(电荷配对突变(CPMs)、旋钮进入孔(KiH)、单链Fabs(scFabs)等)。这些轻链（cLCs）可以与两个或更多不同的重链（HCs）配对，几乎不会干扰结合，这种结合是由非同源重链驱动的，并且可以通过使用转基因小鼠[cLC]进行体内检测、展示，或者简单地测试给定的轻链（LC）。根据Cortellis的数据，目前在临床试验中的大约300种单克隆抗体（MsAbs）中，大约58%至少包含一个Fab作为构建模块（BB）（图3）。此外，获得美国食品药品监督管理局（FDA）和欧洲药品管理局批准的首批单克隆抗体之一是用于治疗血友病的艾美珠单抗，它包含两个共享一个共同轻链的Fab片段。2.2 ScFvs，最具诱惑力的构建模块却隐藏着潜在的缺陷ScFvs是通过使用通常柔性的连接链将重链(VH)和轻链(VL)的可变区连接起来而产生的分子。已有几种Fv连接链成功应用到临床，最常见的是(Gly4Ser)3。此外，scFv分子中VH-VL或VL-VH的取向会影响该构建模块的结合能力和可开发性属性。这使得scFv成为制作多特异性抗体的有吸引力的构建模块，因为单一多肽链避免了链配对的复杂性（见上文Fabs），并且大约是Fab大小的一半（约25 kDa）（图2）。此外，它们可以通过各种连接链串联融合到Fc的N端和C端，或串联连接，数量从两个到四个不等。然而，由于这个构建模块缺少CH1和CL，即Fab的恒定区，原本存在于CH1-CL界面C末端的天然二硫键也不存在。尽管蛋白质连接链可以帮助克服Fv在纯化和储存过程中的固有不稳定性，但由于VH/VL界面的动态性，其热稳定性平均而言低于父代Fab。为了解决这个问题，已经成功地添加了二硫键来加强这个界面并提高热稳定性。然而，当改进平台二硫键解决方案时（例如VH40-VL100），许多Fabs在转换为scFv时无法保持功能。可以通过计算蛋白质设计识别出提高稳定性的定制二硫键。scFv的产生导致CH1/CL区域被截断，大约25%的Fv表面暴露于溶剂中（图2）。因此，与paratopes相反的区域成为一个关键区域，有聚集倾向。由于聚集通常与分子浓度相关，含有scFv的多特异性抗体在受到类似抗体的浓度时可能表现出较差的单一分散性，因此限制了治疗产品概况(TPP)。2.3 VHH：一种新近获批的构建模块，有望取代scFvs除了IgGs，骆驼科动物和鲨鱼自然产生只有重链的抗体，其中抗原结合区域由重链的单个可变区（VHH）组成（图2）。此外，VHH也可以在表达人源化VHH的转基因小鼠模型中生成，也可以通过展示技术生成。这些VHH，也称为纳米抗体或单域抗体（sdAbs），作为MsAbs组装的构建模块提供了巨大优势，绕过了像Fabs那样需要同源重链/轻链配对的需要，并避免了像scFvs那样需要添加连接链。此外，由于其紧凑的结构大约为12-15 kDa（图2），VHHs可能显示出理想的可开发属性，包括高产量、在高蛋白质浓度下高应力时低聚集、高热稳定性和低粘度。由于它们最佳的生物物理属性，VHHs也可以通过吸入安全地输送，因为它们的小尺寸确保了在系统循环中的半衰期短。VHH的结合亲和力可以高达皮摩尔级，即使没有VL表位，也与最好的Fab或scFv分子相匹配。尽管最初VHH的非人框架存在安全问题，但这个问题在2019年FDA批准caplacizumab后很快得到缓解。2.4 Fc，多功能构建模块2.4.1 抗体工程中的Fc角色Fc作为生物制剂中关键构建模块的角色早已得到认可。Fc异二聚体化的两种流行方法是使用旋钮进入孔(Knobs-into-holes, KiH)突变和电荷配对突变(Charge Pairing Mutations, CPMs)。KiH突变在一条链上引入一个空间体积大的氨基酸，如色氨酸或酪氨酸，并在另一条链上引入小氨基酸，如甘氨酸或丙氨酸，分别创建突出部和孔洞。虽然这种方法特别有效地减少了旋钮-旋钮同源二聚体，但孔-孔同源二聚体仍可形成，并且必须通过额外的纯化步骤与所需的异源二聚体分离。相比之下，CPMs在一条链上引入带正电荷的残基，在另一条链上引入带负电荷的残基，以利于异源二聚体的形成。在这里，带有相同电荷的链预期会相互排斥，而相反的电荷则有利于异源二聚体的形成。这使得不同的构建模块可以添加到Fc的N端和C端，从而生成需要非对称格式的分子（图2）。此外，Fc可以识别多种细胞表面上的几种受体，这可以被操纵以改善治疗指数(TI)（图2）。目前约83%的约300个处于临床试验阶段的MsAbs包含一个Fc（图3）。2.4.2 Fc生物学Fc与多种效应蛋白相互作用，这些效应蛋白可以改变体内的免疫反应或延长抗体的半衰期。新生儿Fc受体(FcRn)除了其他功能外，负责延长含有Fc的MsAbs的半衰期，因为它是内体循环过程中的关键部分。C1q也与Fc结合，并负责通过形成膜攻击复合体来激活补体系统，最终导致补体依赖性细胞毒性。因此，每种Fc包含的治疗性生物制品中的相互作用都必须被仔细调控制，以防止不必要的免疫反应。2.4.3 FcγRFcγR家族通过细胞内信号事件调节细胞毒性和吞噬作用，这些信号事件是与抗体结合的反应。这些蛋白由FcγRI、FcγRIIa、FcγRIIb、FcγRIIc、FcγRIIIa和FcγRIIIb组成。每个FcγR被分类为激活型或抑制型。FcγRI、FcγRIIa、FcγRIIc和FcγRIIIa在人类中被认为是激活型的，并且它们的细胞内结构域包含免疫受体酪氨酸激活基序(ITAM)。这些受体，除了FcγRI外，对Fc的亲和力较低，并且最适于与IgG复合物相互作用。ITAM基序的聚集导致涉及SRC激酶、SYK激酶、Rho GTP酶和肌动蛋白聚合酶的信号级联反应，引起吞噬作用。MAP激酶、RAS途径和MEK也通过这个信号级联反应被激活，导致细胞因子的表达。信号级联的结果具有细胞类型特异性，并且取决于每个细胞上表达的受体类型。相比之下，FcγRIIb是唯一含有免疫受体酪氨酸抑制基序(ITIM)的抑制家族成员。ITIM和ITAM之间的相互作用导致SHIP-1和SHIP-2的招募和激活，导致IP3前体的耗尽并阻止下游信号。因此，Fc与FcγRs的相互作用为我们提供了一个独特的机会，可以编程含有Fc的MsAbs以设计一种可以在肿瘤学、炎症和病毒学中识别局部组织引发免疫细胞反应的抗体。2.4.4 FcRnFcRn是一个独特的Fc受体，因为它不直接参与导致免疫反应的信号级联。它以与β2-微球蛋白(β2m)二聚体的形式与Fc相互作用，并且在结构上类似于MHC1。FcRn在细胞内发现，并通过内体循环来延长IgG的半衰期。在弱酸性条件下，FcRn通过Fc上位于CH2和CH3交界处的His310和His435残基的质子化，对Fc表现出高亲和力。一旦IgG进入这些内体，酸性条件导致组氨酸质子化和随后的FcRn结合。然后，FcRn-IgG复合物在内体中保留，而其他分子被运输到溶酶体进行降解。一旦内体与质膜融合，pH的变化导致FcRn-IgG复合物的解离。这种作用机制也负责将IgG转运到多种组织中。通常，进一步延长Fc提供的半衰期是有益处的。因此，增加Fc在低pH下与FcRn亲和力的突变可以具有临床相关性以减少剂量频率。2.4.5 C1qC1q由六个三聚体球形区域组成，这些区域通过α-螺旋连接到一个中央束。这些六个球形区域中的每一个都与IgG和IgM抗体的Fc的CH2-铰链区域相互作用。因此，补体激活取决于C1q与多聚IgM或IgG的结合，分别形成五聚体或六聚体结构。这些相互作用触发补体系统的激活，最终导致形成膜攻击复合体，导致补体依赖性细胞毒性。2.5 细胞因子，并非为持久而设计的现成构建模块免疫系统利用一类分泌型的细胞外信号蛋白——细胞因子，精确控制着各种细胞类型，细胞因子通常小于30 kDa，每种都在细胞特定刺激方面有所不同（图2）。开发含有细胞因子的多特异性抗体可以用来解决癌症免疫疗法和许多自身炎症性疾病。例如，IL2，一种15 kDa的四螺旋束，是一种强效的促炎性细胞因子，它在效应T细胞（Teff）和自然杀伤细胞中刺激干扰素γ的产生，正在被探索用于治疗癌症患者，而结构与IL-2同源的IL-4则通过诱导未激活的辅助T细胞分化，具有潜在的抗炎作用。迄今为止已经鉴定出100多种不同的细胞因子，每种都在其免疫学领域内具有独特的作用。毫不奇怪，目前约14%的约300个处于临床试验阶段的多特异性抗体携带一种细胞因子（图3）。然而，首批在临床上评估的细胞因子是野生型（WT）（例如IL2和IL12），它们显示出狭窄的治疗窗口，主要是因为具有很高的毒性特征。要改善其毒性特征，可以通过设计这个构建模块本身或通过与其他构建模块的智能组合来尝试。2.5.1 细胞因子的开发性当重组表达时，许多细胞因子表现出诸如聚集等缺陷，反过来又影响工程的可开发性和潜在的免疫原性。这可能是由于大多数细胞因子由螺旋束结构组成，并展示多个结合界面，从而导致聚集。另一个问题是游离半胱氨酸的情况。IL-1家族，一组具有β-三叶草折叠的11种细胞因子（例如IL-1、IL-18、IL-36），显示出多个游离半胱氨酸，使它们倾向于通过非规范二硫键聚集，或者在暴露于氧化环境时降低效力。例如，大多数临床中的IL-2分子包含一个C125S突变，这对于避免开发过程中的聚集至关重要。在其他情况下，这些半胱氨酸参与形成分子间二硫键，以确保功能性二聚体的组装和稳定性（例如IL12异二聚体的p35和p40亚基）。2.5.2 调节细胞因子的细胞类型选择性细胞因子受体在不同细胞类型上的表达水平不同，为调节细胞因子受体亲和力以偏向刺激某些细胞类型提供了机会，当这些细胞类型被刺激时，它们为特定发疾病提供有利的结果。与WT序列相比具有几个突变的细胞因子，称为“muteins”，其中每个结合界面都通过引入点突变来仔细调节亲和力。例如，在IL2的情况下，减弱与亚基IL2Rα的结合减少了免疫抑制Treg细胞的激活，导致更高的T效应器激活，并且因此扩大了治疗指数(TI)，因为需要更低的剂量。一个例子是Garcia及其同事的工作，他们通过一系列定向进化由酵母展示产生了一个增强版的IL2，称为“超级细胞因子”。这种分子虽然像许多其他IL2 muteins一样显示出与IL2Rα的结合减少，但也表现出比WT更高的与IL2Rβ的亲和力。Neoleukin Therapeutics开创了一种新策略，通过设计具有定制功能和增强开发性概况的细胞因子，开发比天然细胞因子更好的细胞因子。Neo2/15，一个IL2细胞因子模拟物，是使用Rosetta设计的，将一个从头设计的螺旋嫁接到天然IL2骨架上，完全取消了与IL2Rα的结合，同时在这个螺旋束蛋白上构建了额外的稳定性。这个案例研究展示了应用计算工具设计细胞因子以从头改进的潜力。2.5.3 靶向细胞因子来自系统性细胞因子信号的毒性激发了将这些构建模块与其他构建模块（靶向臂）结合的想法，目的是减少外周细胞因子活性。这些与细胞因子融合的构建模块试图将细胞因子定位到感兴趣的组织（即肿瘤微环境）上，并通过识别选定的肿瘤相关抗原(TAA)来减少外周活性。然而，TAA的选择可能因患者多样性、抗原拷贝数、不同组织中的表达水平和内化率而面临挑战。Amgen的肿瘤靶向IL-21 muteins在与针对PD-1的抗体融合时表现出成功，PD-1是在已知会聚集在肿瘤微环境中的活化T细胞上高度表达的。Roche展示了几个成功的TAA融合到IL2 muteins的例子，包括PD-1、肿瘤抗原癌胚抗原(CEA)和成纤维细胞激活蛋白-α，这是一种参与细胞外基质重塑并在肿瘤微环境中高度表达的蛋白。因此，该蛋白设计的关键是确保对TAA构建模块的结合亲和力显著高于细胞因子构建模块。这通常导致使用细胞因子muteins与靶向臂技术结合，因为根据定义，muteins具有减弱的结合亲和力。尽管如此，选择最佳mutein构建模块和目标构建模块组合需要全面考虑，以产生符合治疗产品概况(TPP)要求的临床候选药物。2.5.4 有条件的细胞因子激活有条件的激活描述了一种蛋白质设计策略，该策略试图通过依赖组织特异性信号（例如蛋白酶切割、目标重构、pH变化、小分子诱导的变构）的蛋白质生物传感器来减少系统性活性。例如，通过将一个肽或甚至其受体融合到这个构建模块上来“掩盖”一个促炎性细胞因子的活性。一旦这些分子到达目标组织，掩蔽物就会释放，细胞因子活性就会完全恢复。有趣的是，他们最初使用具有相同IL2和IL2RB融合到每个Fc链的N末端的Fc同源二聚体的方法没有显示出抗肿瘤效果，并且不能被MMPs消化，突显了在这些情况下产生的四元结构的复杂性。2.5.5 目标重构另一种有条件激活的形式是，细胞因子不是通过组织特异性信号激活，而是被分割成单独剂量的亚单位，只有当它们被带到目标组织上并组装时才形成活性分子。这首先由Neri和同事通过将IL12疗法分割展示，p35和p40异二聚体亚单位分别融合到针对肿瘤坏死因子scFv的抗体上，目的是只有当抗体融合蛋白结合到表达这种特定TAA的细胞时，才组装分离的亚单位。分割的IL12表现出对两种分裂存在的依赖性，尽管整体效力相对于内源性p35-p40复合体来说较低。最近，一个从头设计的IL2模拟单体，Neo2/15，通过在螺旋-环-螺旋连接处删除环来将其单体4螺旋束分割成1螺旋和3螺旋异二聚体。通过将每个分裂融合到抗HER2或抗EGFR DARPin上，证明了每个分裂的活性都依赖于它的另一半，并且与未融合和融合到靶向构建模块的Neo-2/15相比，改善了肿瘤缩小效果。2.6 小分子蛋白虽然基于抗体的治疗性生物制剂一直是主要追求的生物制剂类别，但其他类别的蛋白类制剂也在探索之中（见图2）。历史上，使用非Ig或“替代”构建模块（BBs）的动机通常是为了克服天然构建模块的局限性，例如稳定性差、组织穿透性差、无法靶向细胞内蛋白质或次优的药物递送途径（例如静脉注射）等。除了提供解决这些不足的方案外，作为治疗性生物制剂的非Ig构建模块本身，可能提供不同的药代动力学和药效学特性，并且能够进入天然构建模块无法到达的目标结合界面。除了对替代构建模块潜在的优越生物学和生物物理特性的吸引力外，新的支架还可能为治疗性生物制剂提供额外的知识产权保护。在多特异性抗体（MsAbs）的背景下，非Ig构建模块提供了具有不同大小、表面几何形状和生物物理特性的多样化结合界面（见图3）。这些区分因素有可能提供针对难以靶向分子的新结合剂和新的机制。关键的是，将小分子蛋白构建模块整合到MsAbs中可以绕过或简化链配对问题，并在减轻MsAbs整体分子量增加的同时构建额外的靶向臂。2.6.1 单域抗体、蛋白连接体和亲和体与Ig构建模块最相似的是单域抗体、蛋白连接体和亲和体。每个都包含一个由七个反平行β链通过灵活的环连接组成的β-三明治Fibronectin类型3（TNF3）结构域。通常，这些环中的三个被多样化，并用于体外结合，类似于抗体CDRs。与Fabs不同，已经制作了库来使反平行β面而不仅仅是环暴露于多样化溶剂中。此外，分子两端的柔性环也被设计用于结合。这些特性使单域抗体能够作为多样化目标的结合剂，也可能有助于双特异性设计。2.6.2 AnticalinsAnticalins基于脂质运载蛋白家族，参与细胞外疏水性货物的运输。它们展示了一个原型的β-桶结构，具有一个内部腔室和四个非常灵活的环。脂质运载蛋白与免疫球蛋白可变区的结构相似性激发了通过技术将灵活环工程化以针对各种治疗性靶点（首先是CTLA4）。由于Anticalin的环比抗体的CDRs长，前者展示的总结合位点表面积（2380 Ų）显著高于典型的抗体-抗原结合表面积（平均为1550 Ų）或与同一表位结合的α-CTLA4抗体（1664 Ų）[图3]。这可能导致具有更高亲和力和/或特异性的结合剂。一个值得注意的MsAb例子是PRS-343，一种41BB/HER2靶向的双特异性，目前正在进行II期临床试验。2.6.3 AffibodiesAffibodies是金黄色葡萄球菌蛋白A的衍生物，是少数具有细菌起源的构建模块之一。它是一个高度稳定的三α螺旋束，其螺旋表面被重新设计用于结合，通常也是通过展示技术。Affibodies的分子量约为6.5 kDa，是最小的构建模块之一。事实上，一个表征的抗HER2 affibody已被证明可以与pM亲和度结合一个独特的表位。这种减小的尺寸可能使affibodies能够靶向其他较大构建模块无法到达的表位。此外，调节MsAbs的分子量可能是控制分子药代动力学特性以及其穿透实体瘤能力的一个途径。一个示例性的MsAb结合了抗EGFR affibody和曲妥珠单抗融合，称为affimab，与曲妥珠单抗相比显示出优越的疗效。然而，作为一个细菌蛋白，affibodies可能比其他构建模块更具免疫原性。2.6.4 DARPin锚蛋白重复序列是模块化蛋白，由两个反平行α螺旋单元组成，相邻单元通过β发夹连接。每个模块单元由33个残基组成，全长蛋白可以由多达29个连续重复单元组成，尽管最常见的长度是四到六个单元。通过使用共识序列设计过程生成的设计锚蛋白重复序列（DARPins）稳定个体单元，并使它们更适合于随机突变和单元洗牌，以释放它们作为结合支架的潜力。这些蛋白与通常在脊椎动物先天免疫系统的Toll样受体中发现的富含亮氨酸的重复序列蛋白有关。与其他构建模块的结合界面相比，DARPins界面非常刚性，形状最凹总结合表面积超过2300 Ų），使DARPins可能更适合作为某些靶标的结合支架。这种构建模块作为别构抑制剂的能力，以及与其有利的Tm相比mAbs也归因于其刚性结构。一个完全由DARPins组成的独特的多特异性的例子是MP0250，一个由四个DARPin构建模块组成的单链三特异性分子。目前正在针对多种适应症进行II期临床试验。2.6.5 KnottinsKnottins是一类通常由30到50个氨基酸组成的短肽，具有一个高度稳定的保守折叠结构，由三个二硫键固定。这创造了一个刚性的支架，带有多个在库中多样化的柔性环。由于它们的小尺寸，knottins在体内可以被迅速清除。Knottins是用于生成结合剂的最小的构建模块（BBs），这创造了靶向蛋白质上通常无法接近的表位的潜力，类似于affibodies。鉴于它们的小尺寸，它们可能在需要高亲和力的多价分子中很有用。然而，到目前为止，绝大多数knotin结合剂由于半衰期短，一直被用作诊断剂，尚未在多特异性抗体（MsAbs）中使用。这种构建模块的一个限制是在某些情况下二硫键形成中观察到的异质性。2.7 从头设计的小蛋白从头设计的小蛋白使用基于预测算法的计算工具来生成人造蛋白质或具有在自然界中未发现的氨基酸序列的整个蛋白质（图2）。在这篇综述中，从头设计的小蛋白被定义为在硅中设计的能够结合特定靶标的构建模块。首先，通过结构洞察或实验确定功能相关的结合基序（例如2-3个关键残基用于结合相互作用），其次，通过计算筛选各种大小和拓扑结构（例如螺旋-螺旋和螺旋-链）的从头设计蛋白质支架，将其最优化地嫁接到结合基序上。这种方法的成功在很大程度上通过设计针对H1N1大流行病毒的流感A H1血凝素(HA)的保守区域的中和结合剂来证明。类似的方法，从头设计的小蛋白被设计来模仿SARS-CoV-2的受体结合域(RBD)的ACE2结合基序，通过封闭病毒上的RBD结合位点来阻止膜融合，从而实现对该病毒的中和。与HA从头结合剂不同，这些RBD结合剂是通过设计一个包含关键RBD-ACE2相互作用残基的ACE2衍生骨架，然后在其下方引入完全从头设计的支撑螺旋来掩盖其暴露的疏水下侧而设计的。从头设计的小蛋白具有不存在于自然界的结合界面。这些纯粹人造的结合基序是通过使用表示目标界面上侧链旋转体的综合图的旋转体交互场来生成的。在这种情况下，84690个由螺旋束和螺旋-链拓扑结构组成的支架被对接以适应每个目标的数十亿可能的侧链相互作用，产生了14个具有纳摩尔亲和力的结合剂，针对包括CD3δ、TGFβ、EGFR和IL7Ra在内的多种目标。从头设计的小蛋白是一种新颖且快速发展的构建模块类别，有潜力加速发现功能性结合剂。然而，从头设计的小蛋白应该被视为双刃剑：一种高度动态的构建模块，具有更快时间表、优化的开发性、新颖功能或定制的条件激活的潜力，但也是一种由几乎没有人类同源的氨基酸序列组成的构建模块。最体内特征化的从头设计小蛋白之一，Neo2/15，模仿人类IL2。它在小鼠中超过14天的研究中显示出与hIL2和mIL2几乎相同的IgG产生，这归因于小尺寸(约10 kDa)和分子的高稳定性。然而，由于每个从头设计的小蛋白在序列上差异显著，免疫原性风险将因每个从头设计的小蛋白而异。3.治疗模式的组装尽管如BiTE、XmAb、DART和CrossMAb等平台已经报告了初步成功，生成了众多的临床候选分子甚至市场批准的分子（例如，blinatumomab），但它们的限制也很明显。最初的多特异性抗体格式专注于非常特定的生物靶点和非常特定的表位。然而，相同的格式/配置在应用于不同的靶点和/或表位时可能不会显示出相同的性能，这突显了所选构建模块的多特异性抗体格式/配置与表位识别之间的独特关系。单一格式驱动的平台往往具有固定的价态，如1:1或2:2，当需要混合价态时可能是一个限制因素。然后，追求许多高价值的治疗靶点需要偏离所谓的对称格式。格式/配置分歧的进一步例子是三特异性抗体。在这种情况下，分子被设计为同时或有组织地识别三个靶标，旨在提高治疗指数（TI）。在T细胞接合器领域，将2xTAAs与CD3链接时，可以比单个TAA链接到CD3时带来更好的细胞靶标选择性，降低毒性，同时提高整体TI。此外，当单个TAAs的表达不广泛时，2xTAAs三特异性方法可以被设计为扩大患者群体。因此，将三个不同的结合剂组装成一个单一实体，每种可能的变量价态（1,1,1, 1,1,2, 1:2:1, 2:1:1等）可能创造出数百种配置。此外，三特异性分子的成功组装更加依赖于所选的模块，因为随着结合识别次数的增加，分子几何、分子分布和半衰期以及开发性属性的复杂性更大。最近，合理选择构建模块作为预测多特异性抗体组装成功的一种手段已经在Hetero-IgG格式中报告。识别表征构建模块的生物物理和生化属性将直接有助于设计智能且与格式无关的平台，我们可以控制它们，并且可以预测它们的成功（图4）。这样的平台更有可能以多特异性抗体为中心，最初的格式考虑将通知诸如免疫原设计等步骤，这将丰富具有必要要求的构建模块的选择。一旦确定了符合设计目标的构建模块，就可以将工作重点放在测试格式多样性上，其中不同的结构排列和价态将决定最佳的生物学和其他治疗产品概况(TPP)属性。因此，因为多特异性抗体的领先候选分子被仔细选择以满足表达和纯化配置文件的平台要求，导致选择最终临床候选分子的后期优化阶段很可能变得可预测（图4）。4.多特异性抗体应展现的属性多特异性抗体的工程通常只关注结合和细胞功能。然而，为了使这种新分子实体(NME)作为治疗药物成功，还必须满足许多其他属性。实际上，货物成本、分子稳定性、半衰期、安全性以及为患者舒适度而设计的指定给药途径是目标候选分子概况中同样关键的部分。因此，需要采取全面的方法以解决这些问题。首先，如上所述，所选构建模块的属性将不可避免地转化为最终的多特异性抗体分子。例如，表达水平低、分子稳定性次优或纯化性能不佳的Fabs通常会使得多特异性抗体产量低且稳定性差。其次，由于我们设计的分子的四元结构在自然界中并不存在，我们预测半衰期和安全性概况（如抗体-药物-抗体反应）的能力通常降低。在这种情况下，可能需要测试几种相同的构建模块的排列，以确定最终的多特异性抗体格式。然而，目前基于细胞的检测和临床前模型的限制损害了我们预测多特异性抗体在给药后在患者体内概况的能力。5.蛋白质计算设计的成就与走向基于机器学习的多特异性抗体(MsAb)设计之路自从其诞生以来，基于物理的方法，最好由Rosetta软件套件来示范，已经取得了显著的成就（图1）。这些成就包括设计首个从头算蛋白质折叠（TOP7）、酶、膜蛋白、离子通道和自组装纳米笼。在治疗相关方面，计算设计已成功用于提高抗体亲和力、创建新的重链-重链(HC–HC)和重链-轻链(HC–LC)链配对技术，并优化开发性。例如，von Kreudenstein及其同事应用计算设计和分子动力学力场能量计算来驱动多特异性抗体的重链配对，与之前建立的实验方法相比，取得了改进的结果，并且只需更少的经验测试。还开发了工作流程，如使用RosettaAntibody和ABodyBuilder，用于模拟未知结构的抗体-靶标复合物。近期基于机器学习(ML)的蛋白质结构预测工具，如AlphaFold和RosettaFold，正在对蛋白质设计产生深远影响。虽然同源建模以前可能需要数周时间，并且需要对蛋白质有深入的了解，但这些工具使用户能够在几分钟或几小时内生成高度精确的模型。更新的工具甚至可以在几秒钟内完成。基于ML的工具还已经被创建用于优化开发性以及功能。同样，ML技术已经被用于预测药物属性，包括抗体表位、稳定性和免疫原性。基于物理和基于ML的工具都旨在最小化所需的经验实验，并加速药物发现流程，以到达最终的治疗分子。计算蛋白质设计已经可以取得上述成功，只需要少数几个经过实验验证的设计。然而，多特异性抗体设计面临许多挑战。重要的是要注意，绝大多数的计算设计已经应用于构建模块(BBs)，而不是多特异性抗体的组装。目前，药物发现过程中的许多步骤需要经验筛选，以发现和确定最佳的领先候选分子，就多特异性抗体格式、功能性活性、开发性、免疫原性和药代动力学而言。从构建模块组装多特异性抗体是一个组合问题，随着考虑的构建模块和格式的增加，这个问题呈指数增长。很可能只有一小部分可能的构建模块组合在有限的多特异性抗体格式中会被实验测试。ML提供了探索可能格式的天文空间，并以整体水平优化多特异性抗体属性的机会。此外，由于缺乏专门针对这些分子的大型数据集，当前的ML模型对多特异性抗体的适用性仍然不确定。不足为奇的是，目前大多数可用的数据来自单克隆抗体或构建模块。虽然单个构建模块的许多属性可能与多特异性抗体格式相关，其他特别是与多特异性抗体人为的四元结构以及构建模块之间潜在的相互作用相关的属性，又产生了独特的挑战。例如，通过柔性连接链将多个构建模块连接起来，可能会引入新的动态性、空间障碍和表面斑块，影响表达水平、纯化性能、稳定性、半衰期和免疫原性等属性。为了应对这些挑战并为预测多特异性抗体属性开发可靠的模型，系统地收集和整理具有不同构建模块的各种多特异性抗体格式的数据至关重要。几家公司已经开始将ML整合到他们的药物发现工作流程中。例如，GenerateBiomedicines(https://generatebiomedicines.com/)和AAlphabio (https://www.aalphabio.com/)结合使用ML、蛋白质设计和大规模实验测试来发现新的蛋白质结合剂。其他公司，如Nabla Bio (https://www.nabla.bio/)，使用ML来预测和优化单克隆抗体的开发性。随着越来越多的生物制药公司接受ML，利用这些技术变得越来越重要，以保持竞争力。生成和整理所需的实验数据集是该过程的第一步。6.结论在这里，我们提供了关于多特异性抗体工程的现状和挑战的综述，以及实现下一代多特异性抗体的见解。自从2009年第一个多特异性抗体被批准以来，十多年前，行业开始接受单一格式方法将无法满足大多数未满足的医疗需求。相反，多特异性抗体格式的不断增加的变异性成为可用于开发针对各种适应症的生物制剂的多样性的宝贵来源。要达到这样的阶段，重点必须放在表征构建模块以及指导它们成功组装成新的NMEs的规则上。因此，提高多特异性抗体总体成功率的一个决定性步骤是选择其构建模块。了解每种构建模块为最终分子带来的优势和劣势至关重要，以便其满足治疗产品概况(TPP)。虽然最初的多特异性抗体格式应基于预期的生物学效果，但选择构建模块需要考虑构建模块属性（例如Tm、溶解度、表达水平）以及构建模块兼容性（例如pI）。此外，基于ML的工具革命正在转变为药物发现，这些已整合到工作流程中的计算步骤将带来更智能的工作流程和更高的成功率。识别微信二维码，添加生物制品圈小编，符合条件者即可加入生物制品微信群！请注明：姓名+研究方向！版权声明本公众号所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源和作者，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系(cbplib@163.com)，我们将立即进行删除处理。所有文章仅代表作者观点，不代表本站立场。