全人源VHH合成文庫實現了免疫原性從“異源風險”到“全人源安全”的轉變。全人源VHH合成文庫的抗體序列完全源自人類IGHV基因家族，人源化率超過98%，從根源上規避了鼠源或嵌合抗體的免疫原性風險，臨床應用時無需額外進行人源化改造，可直接用于臨床前及臨床研究，尤其適合需要長期用藥的場景。而傳統平臺如鼠源scFv或轉基因小鼠抗體，因含有鼠源成分，易引發人體抗藥物抗體（ADA）反應，往往需通過CDR移植等復雜改造流程，不僅耗時6-12個月，且改造成功率不足50%。已有抗PD-L1VHH藥物憑借全人源特性順利進入臨床Ⅰ期，全程未檢測到ADA，而某鼠源scFv藥物卻因免疫反應被迫終止于臨床Ⅱ期。全人源 VHH 合成文庫助力創新，上海溪長生物從篩選階段助力。單結構域文庫篩選時間

上海溪長生物的全人源VHH合成文庫，憑借獨有的全人源序列，徹底規避了鼠源或嵌合抗體帶來的異源性風險，將治療中產生抗藥物抗體（ADA）的可能性降至更低，為臨床應用筑牢安全根基。文庫運用前沿的體外進化優化技術，像易錯PCR、鏈置換等，不斷引入突變，持續挖掘高多樣性潛力，賦予抗體更強的親和力與特異性。小分子量（約15kDa）的VHH抗體，宛如微觀世界的“靈活特種兵”，在穿透實體瘤組織或跨越血腦屏障時表現較好，為靶向治療及神經系統疾病攻克帶來新曙光。河南單結構域文庫優勢上海溪長生物技術全人源單重鏈合成文庫，納米抗體開發全鏈條支持，從篩選到優化一站式服務！

上海溪長生物全人源VHH合成文庫篩選效率相較傳統篩選路徑大幅提高，全人源VHH合成文庫的庫容量超過109，CDR-H3區域隨機化深度達15aa，結合AI預測技術預篩選高潛力克隆，可將篩選周期縮短至7-14天，且獲得的抗體平均親和力KD＜1nM，部分可達pM級（如0.8pM）。對于膜蛋白（如GPCR）、淀粉樣蛋白等難成藥靶點，文庫通過預優化CDR-H3設計，可直接針對靶點表位高效篩選。相比之下，傳統雜交瘤技術能產生＜103個克隆，天然噬菌體文庫庫容量約10?-10?，篩選周期長達2-3周，且對難成藥靶點需依賴經驗性篩選，漏篩風險較高，獲得抗體的親和力通常在10nM級別

在抗體研發的賽道上，上海溪長生物的全人源VHH合成文庫一馬當先。其關鍵優勢在于全人源的基因序列，從根本上杜絕了免疫原性隱患，臨床應用時，患者無需擔憂抗藥物抗體引發的不良反應，安全性大幅提升。文庫構建采用創新性隨機化策略，CDR3區域長度豐富多變，氨基酸分布合理，極大地擴充了文庫的復雜程度，篩選出高質量抗體的概率呈指數級增長。目前，該文庫已成功通過數十個不同類型靶點的嚴苛驗證，無論是熱門的靶點，還是棘手的罕見病相關靶點，都能準確適配，篩選出的抗體親和力更是低至pM級別，為后續藥物研發提供了堅實可靠的分子基礎。同時，它與噬菌體展示、酵母展示等先進篩選平臺的完美兼容，能在短時間內對數以億計的抗體克隆進行篩選，快速鎖定高親和力抗體，助力科研人員在抗體研發征程中快人一步。上海溪長生物技術有限公司全人源單重鏈合成文庫，助你在科研中脫穎而出。

截至2023年7月，全球至少已有4款納米抗體藥物獲批上市。Ablynx公司研發的Caplacizumab（商品名為Cablivi?）納米抗體藥物，用于治療獲得性血栓性血小板減少性紫癜（aTTP）的成人患者，已于2018年8月31日獲歐洲藥物管理局（EMA）批準上市，后于2019年2月6日獲美國食品藥品監督管理局（FDA）批準上市。傳奇生物的CAR-T細胞產品——西達基奧侖賽（CARVYKTI，英文通用名CiltacabtageneAutoleucel）采用了獨特的二價納米抗體設計，是FDA批準的基于VHH的CAR-T產品，用于治療復發或難治性多發性骨髓瘤。Ablynx公司開發的另一款納米抗體藥物Ozoralizumab是人源化、三價的雙特異性納米抗體，由兩個抗人TNFα納米抗體和一個抗人血清白蛋白(HSA)納米抗體組成，已于2022年9月26日在日本獲批上市?？祵幗苋鹧邪l的Envafolimab屬于PD-L1單域抗體Fc融合蛋白，已于2021年11月在中國上市。另外，目前有20多項納米抗體相關藥物進入到臨床階段。選擇上海溪長全人源合成文庫，讓VHH抗體篩選更簡單 —— 你的科研加速引擎，就在這里！單結構域文庫篩選時間

上海溪長全人源 VHH 合成文庫，預驗證靶點庫即篩即用，科研加速不等待！單結構域文庫篩選時間

全球抗體藥物市場規模預計2026年將突破2000億美元，其中全人源化和小型化成為主流趨勢。溪長生物的全人源VHH合成文庫正契合這一方向，其技術優勢使抗體成藥性提升50%，利用全人源的優勢為客戶搶占市場先機提供保障。納米抗體臨床轉化加速目前全球已有10余款納米抗體進入臨床試驗，適應癥涵蓋自身免疫病等領域。溪長生物的文庫技術可加速這一進程，例如通過優化CDR3長度和框架區穩定性，使候選抗體在體內半衰期延長至12小時以上，接近傳統IgG水平。單結構域文庫篩選時間