抗體工程的結構基礎、計算設計、可製造性與下一代格式構成生物藥物的核心工程學科。
可開發性（Developability）評估
抗體候選不只要結合好——還需在製造、穩定性、免疫原性等方面「可開發」。Jain et al.（2017, PNAS）對 137 個臨床抗體進行全面生物物理學分析，建立 12 個 developability metrics：hydrophobicity index（HIC）, charge variants（cIEF）, self-interaction（AC-SINS, CIC）, aggregation propensity（DSF, SEC）, nonspecific binding（BVP, PSR）, viscosity。>5 個 flag = high developability risk。
計算工具：Therapeutic Antibody Profiler（TAP, Raybould et al., 2019）以序列預測 CDR 長度、charge、hydrophobicity 與 PPC（poly-reactivity patch count），已驗證 flag 數量與臨床失敗率相關。
計算抗體設計
- AbDesign：Lapidoth et al.（2015, Proteins）以 Rosetta 能量函數在 backbone-flexible docking 下設計 CDR conformation。
- AbLang / AntiBERTy / IgBLAST + ESM：蛋白質語言模型 fine-tuned for antibody sequences → 預測 humanness score、binding propensity。
- Deep learning for CDRH3 design：Jin et al.（2022, NeurIPS）以 iterative refinement transformer 生成 CDRH3 結構 + 序列，in silico binding prediction。
- AlphaFold-Multimer for antibody-antigen：AF-Multimer 對 antibody-antigen 的預測成功率仍較低（DockQ <0.23 for most cases），是活躍研究方向。
Effector Function Engineering
IgG1 Fc 的 effector functions 由 FcγR 和 C1q 結合決定：
- ADCC 增強：S239D/I332E/A330L（3M variant）增強 FcγRIIIa binding ~10×。Afucosylation（GlymaX/Potelligent technology）消除 core fucose → FcγRIIIa binding ↑10-100×。
- CDC 增強：K326W/E333S 增強 C1q binding。
- Effector-silent：LALA-PG（L234A/L235A/P329G）或 IgG4-based Fc（S228P 穩定 hinge）。
- Half-life extension：YTE（M252Y/S254T/T256E）增強 pH 6.0 FcRn binding → t₁/₂ ~70 days（vs wt IgG1 ~21 days）。LS（M428L/N434S）類似效果。
下一代抗體格式
- Nanobody（VHH）：駱駝科重鏈抗體的 VHH domain（~15 kDa）。優勢：穿透 tumor/tissue、耐熱（>80°C）、耐酸、易於多價/多特異性組裝。Cablivi（caplacizumab, 2019）、Ozoralizumab（Nanozora, 2022 Japan）。
- DARPins：Designed ankyrin repeat proteins（~14-18 kDa）。高穩定性（Tm >90°C）、無 disulfide bonds、可 E. coli 高效表現。MP0250（anti-VEGF/HGF bispecific DARPin）for solid tumors。
- Affibodies：基於 Staphylococcal protein A 的 Z domain（58 aa）。Affibody AB 的 anti-HER2 affibody for PET imaging。
- Fibronectin domains（Adnectins）：FN3 scaffold with randomized loops。BMS-986089（adnectin, anti-myostatin）for DMD。
文獻參考：Queen, C. et al. (1989). PNAS, 86, 10029-10033. / Jain, T. et al. (2017). PNAS, 114, 944-949. / Raybould, M.I.J. et al. (2019). PNAS, 116, 4025-4030. / Winter, G. (2018). Nobel Lecture.