适用场景
鼠源单抗需要推进开发前优化
希望降低免疫原性风险，同时尽量保留亲和力和功能活性
需要一组可排序的人源化候选，用于表达验证和备选筛选
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依托大规模人源框架库和 AI 结构预测，从更广的序列空间中匹配最优框架区，精准保持 CDR-框架相互作用，无需回复突变，人源化程度更高、周期更短。
验证数据
为什么需要？
"鼠源单抗在临床应用中面临免疫原性（HAMA 反应）和效应功能不足的巨大挑战。人源化改造可消除异源特征、增强 ADCC/CDC 等效应功能，是提高治疗效果与安全性的核心策略。"
Key Advantages
传统 CDR 移植仅局限于高同源性框架，难以从更大空间筛选真正最优的受体框架。
移植后常因 CDR-框架不兼容导致亲和力下降，需多轮回复突变试错。
大量表达、纯化和筛选工作耗时耗力，依靠经验试错设计突变位点。
突破传统相似框架限制，通过巨大的人源框架库探索更大序列空间，可提供多样化框架区候选抗体，为后续分子优化提供更多选择。
AI 模型预测的抗体结构可以很好地预测 CDR 和框架区之间的相互作用，这是人源化后仍然维持亲和力的关键。
无需回复突变，通常只需一轮表达 10~20 条抗体即可获得亲和力、表达量与母本相当的抗体，大大降低时间和实验成本。
结合人源化程度、稳定性及预测生物物理特性对候选序列进行评分、聚类与筛选，输出更优推荐方案。
Validation
在与某国外药企客户的合作项目中，针对客户提供的 2 条鼠源单抗 Ab2 和 Ab3 进行人源化改造。基于每个母本抗体预测输出的结果，根据模型打分排序，挑选了 10 条人源化后的抗体进行重组表达，测定表达量和亲和力。
所有抗体表达量与母本抗体相当或更高；在一个体系中，有 3 条抗体亲和力比母本抗体更高，其他抗体亲和力相差 3 倍内，其中有 1 条抗体比专利报道的人源化后的抗体亲和力更高；人源化程度达到 90%~95%。
Pipeline
全自动 AI 人源化工作流程，从序列提交到推荐结果一键完成。
提交 VH/VL 序列 → 结构建模与 CDR 识别 → AI 框架设计 → 生成 10,000–100,000 变体并评分筛选 → 输出推荐序列、Germline 比对报告及风险位点评分
Report
以下为抗体人源化服务交付报告的部分截图，展示了从序列分析到人源化方案评估的完整流程。
适用场景
适合鼠源单抗进入后续开发前的人源化优化。
传统 CDR 移植容易出现亲和力下降，常常需要进行多轮回复突变。平台通过大规模人源 Germline 框架库和结构兼容性评估，寻找更适合母本 CDR 的框架组合，无需回复突变。
亲和力保持的关键是 CDR 与框架区的三维支撑关系。平台会评估 Vernier 区、CDR 界面和关键框架位点，尽量避免“换框架”后破坏 CDR 构象。
回复突变通常意味着多轮经验试错和额外实验成本。如果能通过结构驱动框架匹配直接获得亲和力、表达量接近母本的候选，就能明显缩短验证周期。
只看人源化比例容易忽略稳定性、风险位点和可表达性。平台结合人源化程度、结构稳定性、预测理化属性和聚类评分输出 Top 候选，更适合后续实验取舍。