杂志：2025年5月《MABS》
题目：使用层次聚类进行生物制剂成药性数据分析加速先导化合物的选择、优化和制剂前筛选
单位： 默克公司抗体研发部
1 摘要
1、在临床前和临床开发的发现阶段，确定最优的单个蛋白质序列对于生物药物的快速开发和整体成功至关重要。文章介绍了层次聚类分析在数据驱动的生物制剂先导化合物筛选和制剂前筛选中的应用
2、文章应用层次聚类分析对 4 个案例进行优先级排序，包括双特异性抗体、亲和力成熟后序列优化的单克隆抗体、双特异性scFv-Fab融合分子的制剂前筛选以及来免疫后获得的单克隆抗体
2 引言
1、预开发性（Pre-developability）是一种高通量筛选工作流程，用于快速将有效候选分子的数量（通常为 10-100 个分子）减少到 1-5 个先导分子，以便进一步深入表征。为了测量这些特性，对每种纯化蛋白质进行高通量实验，以表征生物物理特性，包括抗压力、疏水性、多反应性、热稳定性、聚集性、自相互作用和异质性
2、在开发的所有阶段，活性（potency）驱动先导物的选择。此外，当活性相当时，可开发性（developability）可作为先导化合物选择的附加标准
3、预开发评估不能轻易识别出在所有开发性参数中都具有最佳特性的先导化合物，一般需要手动分析高维参数的生物物理特性，这样非常繁琐并容易出错。层次聚类分析（HCA）可以根据多维参数进行聚类，非常适合高通量筛选数据。可以使用 HCA 识别具有最佳属性的先导化合物聚类，从而筛选先导化合物，加速药物开发
3 结果
3.1 案例1：同步优化 BsAb 生产和先导物的选择
1、考虑了三种不同的 BsAb 格式：1 + 1（8个）、2 + 1（24个） 和 2 + 2（8个）。评估不同 Format 对活性的影响。这些分子通过 SEC 、CE-SDS 等评估滴度、纯度、聚集等性质
2、将滴度、SEC 、CE-SDS 这三个参数指标进行聚类，选择具有优异性质的簇进行后续开发
3.2 案例2：通过亲和力成熟进行 mAb 先导化合物优化
从酵母展示库中鉴定出 6 个亲本单抗，但是亲和力较低需要进行优化，进行亲和力成熟之后获得了20个子代抗体。对这 26 个分子进行了 SEC、PI、HIC、热稳定性、非特异性结合、DLS、亲和力等参数的测定。按照这些指标对分子进行了聚类，选择具有优异性质的簇进行后续开发
3.3 案例3：双特异性scFv-fab融合蛋白的预制剂筛选
对双特异性scFv-Fab融合分子进行了预制剂筛选评估，以确定用于可开发性评估的最佳缓冲液配方。这些scFv-Fab融合分子有两种不同的连接方式，BsAb01和BsAb02为形式1，BsAb03-BsAb09为形式2。这九种 BsAb 在四种配方缓冲液（组氨酸、柠檬酸盐、谷氨酸和醋酸盐）中进行了测定，得到了 36 种独特的 BsAb-缓冲液组合。对分子进行了SEC\CE-SDS、热稳定性、温度等的评估。按照这些指标对分子进行了聚类，选择具有优异性质的簇进行后续开发
3.4 案例4：从免疫结果中选择 mAb 先导物
免疫人源化小鼠的获得备选 mAb （已经去除 CDR 区域PTM），对这些分子进行 SEC\CE-SDS、热稳定性、温度等的评估。纯度和聚集特性被降低优先级，因为对于传统mAb而言，这些特性通常可以在典型的后期开发阶段进行优化。按照这些指标对分子进行了聚类，选择具有优异性质的簇进行后续开发
4 汇总
1、通过对相关分子进行聚类分析，可以确定可开发性多维空间的最佳区域，从而实现先导药物的选择
2、在应用 HCA 进行先导药物选择时，需要注意，给定形式（即治疗方式）、拓扑结构或克隆型内的分子通常具有相似的可开发性，因此通常会聚集在一起，如 IgG1 和 IgG4 mAb 的单独聚类
5 参考文献
[1] Metcalf K J , Wo G , Zaragoza J P ,et al.Biologics developability data analysis using hierarchical clustering accelerates candidate lead selection, optimization, and preformulation screening[J].[2025-07-04].
