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在新靶点、新机制、新疗法涌现的时代，如何在数以万亿甚至更大数量级的免疫多型性分子中更快、更精准地找到“适合药用的药用大分子”来匹配“真正可成药的新靶”正成为摆在创新药企业面前的共同挑战。

尤其是 HLA 新抗原、TCRL 新靶、复杂抗原体系，传统技术往往难以识别、难以折叠、难以筛选。

在这一背景下，酵母表面展示（Yeast Surface Display, YSD）凭借“真核表达 + 流式定量筛选”的组合优势，正在成为新药发现的关键推进器。

🪢什么是酵母表面展示？

酵母表面展示是一种将目标蛋白锚定在酵母细胞壁表面的方法，并通过流式细胞术（FACS）进行高通量筛选。按展示蛋白类型可以分为以下几类：

🪢酵母展示 vs 噬菌体展示：谁更强？

在抗体筛选与靶点发现的世界里，「展示技术」就像武器库。其中用得最广的两种，就是酵母展示 和 噬菌体展示。

它们都能把蛋白“展示”在细胞/载体表面，然后通过筛选找到你想要的抗体或配体，但两者能力差别非常大。

01 展示本质：真核 vs 原核

酵母展示 = 真核细胞系统
⭐⭐⭐⭐有内质网、折叠体系、糖基化，更接近哺乳动物细胞。

噬菌体展示 = 原核系统
⭐⭐大肠杆菌折叠环境简单，对复杂蛋白不友好。

02 蛋白折叠质量：复杂蛋白的天生差距

酵母展示
✔二硫键形成好
✔多结构域蛋白可正常折叠
✔pMHC、TCR、GPCR 等困难蛋白也能展示

噬菌体展示
✘对复杂蛋白极易折叠错误
✘GPCR/TCR/pMHC 几乎无法展示
✔仅适合 scFv、Fab 等相对简单且稳定的抗体片段

03 筛选方式：流式定量 vs 固相粗筛

酵母展示：使用流式细胞术（FACS）
✔能精准区分高、中、低亲和力
✔能同时选表达量、稳定性
✔可直接量化Kd

噬菌体展示：固相 panning
✔操作简单、成本低
✘精细度不足
✘容易富集假阳性
✘难以真正区分亲和力差异

04 库容量：谁更大？

噬菌体展示： 10⁹–10¹¹（巨大库）
酵母展示： 10⁷–10⁹（受转化效率限制）
👉但实际库容和筛选成功率受到诸多条件制约，尤其是复杂蛋白筛选中噬菌体展示库容量几乎没有优势。

05 更适合的应用场景

酵母展示强项：
🔹高亲和力抗体成熟
🔹TCRm 抗体发现（需展示 pMHC）
🔹pMHC、TCR、GPCR 等复杂靶点
🔹稳定性与表达量的共筛
🔹逆向免疫学（展示抗原库筛 TCR）

噬菌体展示强项：
🔹超大抗体库的初步粗筛
🔹简单结构抗体片段的早期发现
🔹成本敏感型项目

06 一图总览

佳吾益：以酵母展示为核心的新靶新药发现平台

依托国际首创的创新型酵母展示底盘技术，
我们构建了“靶点评估 → 抗体发现 → 亲和力/特异性优化 → 机制解析”闭环体系。

我们能实现：

1. 高通量筛选复杂抗原体系

• HLA 新抗原
• TCRL 新靶
• 难靶膜蛋白
  → 快速找到真正能结合、能成药的候选分子。

2. 抗体与受体工程化优化

• 单抗、BiTE/TCE
• TCRm / TCRL
• ex vivo / in vivo CAR
  → 精准调控亲和力、特异性与结合模式。

3. 定向结构工程

可对靶点或抗体序列进行精确突变，用于机制研究、广谱性扩展或免疫逃逸应对。

4. 个体化精准治疗开发

在患者特异性HLA/抗原背景上，直接验证候选抗体或TCRL的结合能力，为个体化免疫治疗提供强力工具链。

#酵母展示 #抗体工程 #新靶新药 #HLA #新抗原 #TCRL #免疫治疗 #创新药研发

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来源：诺贝尔奖官网

⚓TCR-Treg：精准免疫调控的新前沿

2025年诺贝尔生理学或医学奖的公布，将调节性T细胞推向了细胞治疗领域的聚光灯下，而TCR-Treg作为其中具有靶向性的治疗策略，正悄然改变自身免疫性疾病的治疗格局。

2025年诺贝尔生理学或医学奖授予了在“外周免疫耐受”领域做出突破性贡献的三位科学家——玛丽·E·布伦科、弗雷德·拉姆斯德尔和坂口志文。他们的研究核心是发现调节性T细胞（Treg），并明确转录因子Foxp3为其身份“开关”。诺奖的肯定促使科学界重新审视Treg细胞在免疫系统中的核心地位。这类“免疫刹车细胞”成为治疗自身免疫性疾病、调控炎症反应的关键角色。

而TCR-Treg技术，正是实现这一精准调控的最前沿策略之一。

01 诺奖启示：Treg细胞的核心地位与治疗价值

在免疫学百年发展历程中，科学家们一直试图解答一个关键问题：免疫系统为何不会攻击自身组织？2025年的诺贝尔奖给出了明确答案——Treg细胞是维持外周免疫耐受的核心。Treg细胞如同免疫系统的“刹车”，能够有效抑制过度的免疫反应，防止免疫系统攻击自身组织。

Treg细胞占CD4+T细胞总数的5-10%，是维持机体免疫耐受和稳态的关键T细胞亚群。它们通过多种机制发挥免疫抑制功能（图1），包括直接抑制效应T细胞、调控抗原呈递细胞功能以及分泌抗炎因子等[1]。Foxp3是Treg细胞的核心转录因子，它通过磷酸化、O-糖基化、乙酰化、泛素化和甲基化五种翻译后修饰调控细胞活性。这些修饰影响Foxp3的稳定性、核定位、二聚化或DNA结合能力，最终决定Treg的免疫抑制功能[2]。

图1：Tregs对先天免疫系统和适应性免疫系统细胞的影响[1]。

02 TCR-Treg技术：原理与突破

TCR-Tregs是经过基因工程改造的调节性T细胞，通过逆转录病毒或慢病毒转导技术，使Tregs表达抗原特异性TCR，从而获得识别特定抗原的能力。与传统多克隆Tregs相比，这种精准靶向的策略代表了过继性细胞治疗的重要进化方向。

抗原特异性是TCR-Tregs的核心优势。研究表明，多克隆Treg在一些疾病如1型糖尿病和代谢综合征疗效较差，在1型糖尿病（T1DM）小鼠模型中，特异性表达胰岛抗原的Treg在阻断疾病进展方面的效率比多克隆Treg有效50至100倍[3]。这意味着过继性细胞治疗（ACT）所需的细胞剂量大幅降低，临床治疗的安全性和有效性显著提升。在临床前研究中，Green等人证实，仅需2000个抗原特异性TCR-Tregs就足以预防NOD小鼠的1型糖尿病。这种“低剂量高效性”的特性使得TCR-Treg疗法相比多克隆Treg疗法更具临床转化潜力[1]。

03 疾病治疗：自身免疫性疾病

TCR-Tregs在多种自身免疫性疾病模型中展现出显著的治疗效果。在系统性红斑狼疮（SLE）研究中，研究人员将Sm特异性TCRs转导至来自抗Sm和HLA-DR15阳性SLE患者的Tregs中。得到的Sm-TCR-Tregs在狼疮肾炎人源化小鼠模型中有效抑制炎症反应并阻遏疾病进展。在1型糖尿病领域，表达胰岛特异性抗原TCR的工程化Tregs在临床前模型中显示出显著优于多克隆Treg的治疗效果[1]。类似地，在多发性硬化症模型中，靶向髓鞘少突胶质细胞糖蛋白（MOG）的TCR-Tregs也能有效控制疾病进展[4]。

04 技术挑战：TCR选择与细胞稳定性

尽管前景广阔，TCR-Treg技术的发展仍面临多重挑战。

寻找合适TCR是首要障碍。需要从患者或健康人中分离、筛选和验证具有正确特异性的天然TCR，过程复杂且耗时。由于外周血中Treg数量有限（仅占CD4淋巴细胞的1-5%），分离特定抗原特异性TCR难度很大。此外，许多Tregs驻留在组织中，进一步增加了分离难度。

TCR错配问题是技术瓶颈之一。在从寻找细胞到分离TCR，再到转导和生产TCR-Tregs的过程中，研究人员面临内源性TCR和转导TCR的α和β链之间的错配问题。这种不当配对不仅降低外源TCR的表达效率，还可能导致自身反应性T细胞产生，带来安全隐患。

TCR亲和力的选择是另一个复杂问题。研究表明，高亲和力和低亲和力TCRs在免疫抑制功能上各有特点：高亲和力TCR的Tregs激活经典免疫抑制通路（如CTLA-4、IL-10）。而低亲和力TCR的Tregs则表达与组织修复相关的蛋白质（如双调蛋白和IL-35）。有趣的是，联合使用高、低亲和力TCR-Tregs比单一类型更能有效抑制疾病活动[1]。

Treg稳定性是临床应用的另一大关切。在炎症环境中，Tregs可能失去FOXP3表达，转化为效应T细胞，反而加剧自身免疫反应。Augusta大学的David Munn团队研究表明，Tregs并非总是稳定，在某些条件下可能失去抑制特性，获得促炎特征，成为“exTregs”[5]。为应对这一挑战，科学家开发了多种稳定Treg表型的策略，包括用全反式维甲酸（ATRA）处理Tregs，异位表达FOXP3基因，以及联合使用CTLA-4过表达、IL-2和抗原刺激等。

05 TCR-Like（TCRL）抗体：解决TCR错配和开发难度的创新策略

面对TCR-Treg技术中的挑战，TCR-Like-Treg（TCRL-Treg）代表了一种突破性的解决方案。佳吾益创始人姜威博士及其斯坦福同事几年前在一篇综述中提到了这种新型细胞疗法（图2）[6]。这种创新策略结合了新型受体的精确性和T细胞的生物学功能，为精准免疫治疗开辟了新途径。

图2：TCRL单克隆抗体在自身免疫性疾病中的治疗潜力[6]。

TCRL抗体（也称为TCRm抗体）是近年来涌现的重要技术，是一类能够识别肽-HLA复合物（pHLA）的工程化抗体。这类抗体具有独特的双重特性：像TCR一样特异性识别HLA-肽复合物，同时又具备传统抗体的高亲和力和稳定性。

TCRL 新型受体是除了 TCR和抗体外的另一种可能，其相关设计涉及到 AI 预测、湿实验验证等重要环节，今年全球多个实验室在相关领域也取得了突破性成果[7-9]。

在结构设计上，TCRL抗体通常采用单链可变片段（scFv）形式，通过噬菌体展示或酵母展示技术筛选获得，能够特异性识别特定的pHLA复合物。将这些抗体与T细胞的信号传导域（如CD3ζ和共刺激分子域）融合，创造出新型的嵌合抗原受体（CAR），进而生成具有特定抗原识别能力的TCR-Like CAR-Treg。

相比于传统TCR-Treg，TCRL-Treg具有多重优势：

• 开发成本降低：可以利用噬菌体展示、酵母展示等技术直接从抗体库中筛选高亲和力的scFv，技术平台更成熟、通量更高、周期更短、成本更低。

• 避免链错配问题：由于采用单链抗体设计，完全避免了天然TCR中α链和β链可能发生的错配问题，确保抗原识别特异性。

• 增强稳定性：抗体结构的稳定性远高于天然TCR，不易发生降解或构象变化，保证长期治疗效果。

• 可调控亲和力：通过抗体工程技术，可以精确调控TCR-Like抗体对pHLA的亲和力，避免因亲和力过高导致的过度激活或亲和力不足导致的无效识别。

• 跨HLA限制性应用：通过设计针对不同HLA分子的TCRL抗体，可以在不同遗传背景的患者中使用，减轻了HLA匹配的限制。

06 对比分析：TCR-Treg、TCRL-Treg与CAR-Treg的技术差异

在工程化Treg领域，CAR-Treg是TCR-Treg的主要竞争技术。两者在结构和激活机制上存在显著差异：CAR-Treg应用合成受体识别表面抗原，不依赖HLA分子，使其在不同患者群体中具有更广泛的适用性。CAR通常由单链可变片段（scFv）和细胞内信号域组成，抗原结合后直接激活Tregs。相比之下，传统TCR-Treg依赖T细胞受体，需要特异性HLA-抗原复合物进行激活，这在不同患者群体中可能产生疗效差异，因为TCR必须与患者的HLA类型匹配[1]。而TCRL-Treg则在某种程度上结合了两者的优势：它像CAR-Treg一样使用scFv等嵌合受体避免了天然TCR的低亲和力，使用CAR的强信号通路来激活Treg细胞，信号更强、更直接；同时又像TCR-Treg一样识别pHLA复合物，能够靶向细胞内抗原。

07 创新策略：应对当前挑战的解决方案

面对TCR-Treg技术当前的挑战，科学家们提出了多种创新解决方案：

• 炎症生物传感器是一种新兴概念。科学家开发了针对炎症介质（如TNFα、TNF样配体1A和肿瘤坏死因子超家族）而非抗原的人工免疫受体（AIRs）。这些AIRs在结构上与CAR-T相似，含有细胞内CD3ζ链和共刺激信号域CD28。Bittner等人证实，AIR介导的 murine Treg激活能引发TCR样信号级联并诱导Treg增殖；更重要的是，AIR-Treg比多克隆Treg更有效。

• TCR配对优化是另一个重要研究方向。为解决内源性和转导TCR的α和β链之间的错配问题，科学家采用多种策略，包括内源TCR基因沉默、CRISPR介导的内源TCR基因删除，以及通过在半胱氨酸化α-β恒定链间形成二硫键对转导TCR进行修饰。

• TCRL技术的优化包括开发双特异性TCRL抗体，使其能够同时识别pHLA和Treg表面的共刺激分子，增强激活特异性；

• 细胞重编程技术可解决Treg来源有限的问题。研究表明，CD4+T细胞可通过转导FOXP3和靶向serpin的特定TCR重编程为抗原特异性Tregs。另一种方法是通过TGF-β和IL-2刺激、转基因FOXP3过表达、细胞周期蛋白依赖性激酶8/19（CDK8和CDK19）信号阻断。以及CTLA-4过表达、IL-2和抗原刺激联合使用，将抗原特异性效应T细胞转化为诱导性Tregs。

08 未来展望：TCR-Treg的发展方向与临床转化

随着2025年诺奖对Treg细胞的肯定，TCR-Treg领域预计将迎来快速发展。未来有多个方向值得关注：

• 稳定性增强是临床转化的首要前提。除了现有的FOXP3稳定策略，代谢调控可能成为新的突破口。通过调控Treg细胞的代谢通路，可能增强其在炎症环境中的稳定性与存活率。

• TCRL技术的优化将推动下一代Treg疗法的发展。随着人工智能辅助的抗体设计技术和单细胞测序技术的进步，开发针对特定自身抗原的高特异性TCRL将更加高效。此外，多特异性TCRL的设计能够同时识别多个自身抗原表位，增强治疗效果的广度。

• 联合治疗策略可能提高疗效。在输注抗原特异性Treg之前，使用减少效应T细胞与炎症的药物可能达到更好的耐受诱导效果。或者通过基因工程改造Tregs，使其能够减少炎症、削弱效应T细胞和促进耐受。

• 通用型TCR/TCRL-Treg产品开发是降低成本的关键。借鉴癌症治疗中现成通用T细胞的经验，使用基因编辑方法修改异体T细胞。

• 删除多态性HLA以保护细胞免受宿主免疫系统破坏，并消除其内源性TCR以防止非特异性活性。结合TCRL技术，可以进一步扩大适用患者范围。

随着这些技术的发展，TCR-Treg有望成为自身免疫性疾病、移植排斥甚至神经退行性疾病的革新性治疗方法。

在诺奖的指引下，科学界正在重新绘制免疫治疗的未来图景。TCR/TCRL-Treg代表着这一图景中的关键部分——它不再是简单地抑制免疫，而是精准地重编程免疫系统。

而TCRL-Treg作为这一领域的新星，通过巧妙结合抗体工程的精确性和Treg细胞的生物学功能，为解决传统TCR-Treg的技术瓶颈提供了富有前景的解决方案。

⚓佳吾益：赋能TCRL研发，效率与可控性的双重飞跃

“真核单细胞靶药开发‘芯’工厂”是佳吾益公司自主创建的国际领先的核心技术体系，其创新性在于用高效精准的方法解决精准医疗药物研发的核心难题：周期长、成本高、效率低，成功实现高效筛查验证疾病靶点并根据疾病靶点高效优选生物药候选分子。这套技术可瞄准潜藏在细胞内部的靶点进行靶向药开发，胞内靶点占所有重要靶点的99%以上，但因为其难以被生物药核心组件如抗体或CAR等受体分子识别，国际上鲜有高效的解决该瓶颈问题的底盘技术手段，佳吾益独创的胞内抗原递呈验证及相关新型受体开发技术从根本上解决了这一行业痛点：让酵母展示疾病特有的内部信号，如肿瘤新抗原或免疫系统的识别工具TCRL，直接在单细胞层面鉴定新抗原靶点或优选TCRL药物候选分子。这项全球首创的技术将胞内靶点开发效率提升10倍以上，例如针对肉瘤的精准治疗靶点，仅半年就筛选验证出新抗原并高效开发 TCRL，为个体化癌症疫苗和细胞疗法的研发铺平道路。

🔬佳吾益（北京）科技有限公司——成立于2023年7月，专注于HLA新抗原/TCRL新靶新药与复杂抗原抗体等新靶新药的前瞻性开发，拥有国际首个创新型酵⺟展示底盘技术平台，开发个体化精准治疗产品，首创结合酵母展示技术与免纯化新技术开发苗头新型受体的方法，指导单抗、BiTE/TCE、ex vivo/in vivo CAR、TCRL开发。

关键词：#TCRL新型受体 #TCRL抗体 #调节性T细胞Treg #过继性细胞治疗ACT #自身免疫性疾病

参考文献

1. Fisher, Marina S, and Sergey V Sennikov. “T-regulatory cells for the treatment of autoimmune diseases.” Frontiers in immunology vol. 16 1511671. 4 Feb. 2025.
2. https://news.medlive.cn/imm/info-progress/show-232485_166.html
3. Bluestone, Jeffrey A, and Qizhi Tang. “Treg cells-the next frontier of cell therapy.” Science (New York, N.Y.) vol. 362,6411 (2018): 154-155.
4. Kim, Yong Chan et al. “Engineered MBP-specific human Tregs ameliorate MOG-induced EAE through IL-2-triggered inhibition of effector T cells.” Journal of autoimmunity vol. 92 (2018): 77-86.
5. https://jagwire.augusta.edu/au-scientists-advance-understanding-of-nobel-winning-immunology-research/
6. Li, Ying et al. “TCR-like antibodies targeting autoantigen-mhc complexes: a mini-review.” Frontiers in immunology vol. 13 968432. 27 Jul. 2022
7. Liu, Bingxu et al. “Design of high-specificity binders for peptide-MHC-I complexes.” Science (New York, N.Y.) vol. 389,6758 (2025): 386-391.
8. Johansen, Kristoffer Haurum et al. “De novo-designed pMHC binders facilitate T cell-mediated cytotoxicity toward cancer cells.” Science (New York, N.Y.) vol. 389,6758 (2025): 380-385.
9. Householder, Karsten D et al. “De novo design and structure of a peptide-centric TCR mimic binding module.” Science (New York, N.Y.) vol. 389,6758 (2025): 375-379.

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