适用场景
纳米抗体需要提升人源化水平
希望降低免疫原性风险，同时尽量保留活性和稳定性
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依托 AI 高精度结构预测与逐步回复突变设计，从结构层面综合评估关键残基作用，尽可能保持亲和力并提升人源化程度，推荐序列更精准、实验成本更低、开发周期更短。
验证数据
为什么需要？
"VHH 源自骆驼科动物，异源蛋白特性可能触发人类免疫系统警报，产生抗药抗体（ADA），导致药效失效或引发不良反应。人源化改造是降低免疫原性风险、推动纳米抗体成药的关键步骤。"
Key Advantages
传统采用 CDR 移植策略，难以在人源库中找到与 VHH 结构兼容性最优的 Germline，候选框架范围受限。
移植后常导致活性显著下降或丧失，回复突变依靠经验试错，成功率难以保证。
大量的表达、纯化和筛选工作耗时耗力，临床阶段发现免疫原性问题将导致项目延误或失败。
利用先进的 AI 结构预测模型为 VHH 序列生成高精度三维结构，直观理解 CDR 环的空间构象及框架区的支撑关系。
从人源 Germline 框架中智能筛选适合 VHH CDR 的候选框架，重点优化 VHH 特有残基、DELoop 及关键结构位点。
围绕框架-CDR 界面、Vernier 区、核心结构残基等关键位点，逐步优化回复突变，平衡功能保持与高人源性。
仅需测试少数候选分子即可找到性能优异的人源化 VHH；通过在线平台完成全部设计，无需线下沟通。
Validation
Parental_VHH（亲和力 16nM, CDR3 15aa）。使用 Click.mAb. 平台仅推荐 7 条序列便获得多个优于母本的分子。
大部分人源化序列的表达量与母本相当，个别略有下降但仍在可接受范围内。CE-SDS 分析显示主峰纯度均超过 90%，聚集体含量低，表明人源化改造未严重影响其表达和基本的理化性质。
Pipeline
基于"精准设计，减少试错"的核心逻辑，利用 AI 结构生物学专家系统进行闭环优化。
VHH 序列提交 → 结构预测 → 智能框架匹配 → 递进式回复突变 → 多维评分 → 序列推荐与风险注释
Report
以下为纳米抗体人源化服务交付报告的部分截图，展示了从 VHH 序列分析到人源化突变方案的完整流程。
适用场景
适合纳米抗体在进入后续开发前提升人源化水平。
VHH 是单域结构，FWR2、DELoop、长 CDR3 和框架亲水性都会影响溶解性、稳定性和抗原结合。平台会针对这些 VHH 特有结构做专门框架筛选和位点优化，而不是照搬单抗 CDR 移植。
结构预测能帮助判断 CDR 环空间构象、框架支撑关系和关键残基位置。这样人源化不只是做序列替换，而是围绕结构稳定性和功能保留选择更合理的候选。
平台围绕框架-CDR 界面、Vernier 区、核心结构残基和 VHH 特有位点逐步评估回突变，帮助在高人源性和活性保留之间找到更稳妥的平衡。
优势在于先用结构和多维评分压缩候选空间，减少盲目表达大量序列的成本。页面案例中仅推荐少数 VHH 序列，就获得了多条人源化程度和亲和力表现更优的候选。