摘要:我梳理了2011-2024年间164篇关于CHO细胞工程的研究,提取466个工程靶点数据后发现,这一领域已从简单的基因过表达转向CRISPR介导的基因敲除,组合工程、核靶点、表观遗传及凋亡/增殖通路改造的增产效果最显著。但多年来产量提升倍数始终稳定,标准化模型和结构化数据集的缺失成了瓶颈,而通路导向的多靶点改造,或许是下一代抗体生产的核心方向。

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一、CHO细胞,抗体生产的绝对主力

生物药里,单克隆抗体是绝对的主力军,而CHO细胞就是生产这些抗体的“王牌工厂”。截至2021年,89%的哺乳动物源生物药、60%的重组治疗药都由它生产,从1986年tPA的50mg/L到如今工业级抗体的10g/L,产量翻了200倍。其实这背后,是工艺优化、基因工程、系统生物学等多方面的叠加,但面对复杂抗体分子,CHO细胞的生产瓶颈依旧明显,这也是近13年研究的核心切入点。

二、13年研究怎么筛?这份数据拆解够细致

为了摸清CHO细胞工程的真实脉络,研究团队做了一次系统性的文献梳理,从Medline、Embase等三大数据库筛出3373篇文献,经标题、摘要和全文筛选后,最终纳入164篇有效研究,手动提取了466个工程靶点的核心数据,包括改造策略、靶向通路、产量提升倍数等关键信息。整个筛选和数据提取的流程清晰,最大程度保证了数据的全面性和准确性。

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图1系统文献检索、筛选及元数据提取流程

三、CHO细胞工程的研究全貌,藏在这些数据里

从164篇研究的特征来看,单克隆抗体仍是最主要的研究对象,占比62%,抗体衍生物和其他治疗蛋白分别占10%和18%。改造策略上,过表达(OEX)依旧是主流,占63%,敲除(KO)和敲低(KD)分别占19%和14%。靶向通路中,凋亡/增殖、代谢、UPR/ER/Golgi/PTMs是重点,而亚细胞定位里,细胞质和细胞核靶点是研究最多的方向。

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图2164篇CHO细胞工程研究的核心特征分布

四、改造方法的13年进化:CRISPR成敲除核心

2011年CHO基因组公布是个重要节点,在此之前,基因敲除技术复杂、成本高,而2012年CRISPR-Cas9的出现,彻底改变了CHO细胞工程的格局。早期研究70%以上用过表达,而2017年后,CRISPR介导的敲除占比持续提升,2020-2024年的敲除研究全部采用该技术。敲除的增产中位数(1.8倍)也略高于过表达(1.6倍),只是目前工业界因专利等问题,还未大规模应用CRISPR改造的生产细胞系。

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图3CHO细胞工程改造方法及效果分析

五、靶点怎么选?这些方向的增产效果更突出

研究统计了466个工程靶点的表现,发现表观遗传靶点通路组合改造凋亡/增殖通路靶点的增产中位数最高,分别达2.7、2.5和2.2倍,远高于整体1.6倍的中位数。亚细胞定位上,多定位组合靶点、细胞膜和细胞核靶点的增产效果更优。而被反复研究的17个高频靶点里,转录因子XBP1s、凋亡调控因子BAX/BAK/Bcl-xL是核心,只是单一靶点改造效果有限,组合改造才能实现大幅增产。

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图4CHO细胞工程靶点特征及增产效果分析

六、这些生产细节,影响改造的最终效果

做CHO细胞改造,生产端的细节也不能忽视。抗体衍生物的改造增产中位数(2.7倍)高于单克隆抗体,这或许和其初始产量低、提升空间大有关。而低产细胞系的改造增产中位数(2.5倍)也高于高产细胞系(1.8倍),但两者无显著统计学差异,说明高产细胞系的改造并非不可行,只是瓶颈和低产细胞系不同。稳定表达系统的增产效果,整体也优于瞬时表达系统。

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图5重组蛋白类型及初始生产水平对改造效果的影响

七、高频靶点的真实表现,组合才是关键

我特意看了研究中最常被改造的4个靶点:XBP1s、Bcl-xL、BAX、BAK。单一过表达XBP1s或Bcl-xL,增产幅度基本在1-4倍,而将XBP1s与其他靶点组合,最高能实现13.6倍增产。BAX和BAK则几乎都是组合敲除,搭配其他靶点后,增产幅度在1.3-10倍之间。这也印证了,单一靶点改造的潜力有限,靶点的组合搭配才是提升产量的核心。

表14个高频工程靶点的核心数据提取

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八、CHO细胞工程的痛点,远比想象的多

即便13年的研究积累了大量数据,CHO细胞工程依旧存在不少痛点。首先是数据报告异质性,不同研究的细胞系、培养基、检测方法不统一,甚至关键数据缺失,导致跨研究对比难度极大。其次是单靶点改造为主,73%的研究仍聚焦单一靶点,而多靶点组合研究占比低。还有工业界数据保密,企业的核心改造策略和高产数据极少公开,限制了整体研究的推进。

九、下一代CHO细胞工程,该往哪走?

结合这些研究数据,我觉得未来CHO细胞工程的核心方向很明确。组合工程是必然趋势,单一靶点的改造潜力已触顶,多靶点、多通路的协同改造才能实现产量的突破。AI和标准化模型会成为重要工具,NIST CHO参考细胞系的出现是个好开端,标准化的实验体系和结构化数据集,能让AI更好地预测改造效果。同时,CRISPR的产业化应用、针对难表达抗体的定制化改造,也会是未来的研究重点。

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