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该研究通过iPSC-derived BBB模型结合噬菌体展示和组氨酸突变策略，筛选并评估了脑靶向抗体46.1的跨BBB转运能力，为抗体工程提供了新的优化路径。
文献概述
本文《Strategies to Screen and Evaluate Brain Targeting Antibodies Using an iPSC-Derived Blood–Brain Barrier Model》，发表于Antibodies杂志，介绍了通过噬菌体展示文库和定点组氨酸突变策略，筛选出具有增强跨BBB能力的46.1抗体变体，并在体外评估其转胞吞效率。研究强调了如何通过工程化手段提升抗体在受体介导的跨BBB转运中的性能，为中枢神经系统药物递送提供了新思路。背景知识
血脑屏障（BBB）是中枢神经系统（CNS）药物递送的主要障碍。近年来，受体介导的转胞吞（RMT）策略成为研究热点，通过结合BBB表面受体（如TfR、IR）实现药物递送。尽管已有多个靶向TfR的抗体进入临床试验，仍存在对新型RMT靶点和高效抗体筛选方法的需求。46.1抗体作为非靶向TfR或IR的新型BBB跨膜工具，尚未优化其跨BBB效率，因此本研究采用两种互补策略：随机突变噬菌体展示筛选和CDR定点组氨酸突变，以提升其转胞吞能力。研究同时利用iPSC-derived BMEC细胞构建高TEER值的BBB模型，确保筛选的严格性与功能性验证的可靠性。
研究方法与实验
研究团队首先构建了46.1单链抗体（scFv）的随机突变噬菌体展示文库，通过iPSC-derived BMEC细胞模型进行多轮筛选，评估不同时间点（60、90、120分钟）下跨BBB效率。随后，利用I-TASSER同源建模预测CDR中溶剂暴露最高的残基，构建组氨酸点突变体，进一步评估其结合、内吞和转胞吞能力。所有变体通过scFv-Fc-nLuc融合蛋白在跨BBB模型中进行定量转胞吞检测，并通过流式细胞术、SDS-PAGE、荧光标记和luciferase活性检测验证其功能。关键结论与观点
研究意义与展望
本研究展示了iPSC-derived BBB模型在抗体筛选与评估中的应用潜力，同时验证了组氨酸突变策略在提升转胞吞效率中的有效性。未来可结合多重CDR组氨酸突变或开发更复杂的突变文库，以进一步提升46.1抗体的跨BBB转运效率。此外，该模型可拓展至其他RMT靶向抗体的工程化优化，推动CNS靶向治疗的发展。
结语
本研究系统评估了噬菌体展示筛选与CDR定点突变策略在提升46.1抗体跨血脑屏障能力中的应用。通过构建随机突变噬菌体文库并筛选，虽然获得多个富集变体，但其在可溶性形式下未提升转胞吞效率。相比之下，组氨酸突变策略在CDR区域中成功识别出R162H变体，其转胞吞效率较WT提高1.4倍，表明CDR区域的pH敏感性工程化可影响抗体的跨BBB性能。这些发现为下一代脑靶向抗体的开发提供了可操作的筛选平台和评估系统，也为非TfR靶向的RMT抗体优化提供了方法学基础。研究进一步强调，体外模型的优化应结合体内药效学评估，以确认其在中枢神经系统中的实际应用价值。
