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66年技术演变｜从细胞到AI，抗体筛选有多卷？
发布时间：
2026-10-12
导语：抗体筛选，曾是漫长而昂贵的"赌博"——把基因编辑进细胞，等它表达，再一遍遍筛选。如今，技术飞速更新迭代，我们不由产生疑问：为什么筛选一定要有细胞?
一、先讲一个痛点
抗体药物的研发，卡在哪里?如何从众多候选序列里，捞出那一个"对的人"。传统杂交瘤技术慢，一个克隆一个克隆地试;噬菌体展示虽好，却要先把抗体基因转化进大肠杆菌，而细胞转化效率直接决定了文库天花板——你手里可能握着十亿种抗体基因，真正能"上考场"的，却只有极小一部分。
更麻烦的是，细胞有自己的“脾气”：蛋白毒性、折叠错误、表达量波动，任何一个环节都可能让前期努力前功尽弃。
如果有一种方法，能绕开细胞，让抗体基因直接在试管里"翻译"成蛋白质，边表达、边筛选、边进化，会怎样?
二、1961：一管提取物，破译生命的密码
从一场"管中窥豹"开始，Marshall Nirenberg 和 Heinrich Matthaei 把大肠杆菌的细胞壁碾碎，取出一管"细胞汤"——无细胞提取物，然后往里加入人工合成的 RNA 链 poly-U。结果，核糖体地把它翻译成了清一色的苯丙氨酸长链。
就是这管"细胞汤"，让人类破译了第一个三联体密码子：UUU (编码苯丙氨酸)。无细胞蛋白合成(Cell-Free Protein Synthesis, CFPS)就此诞生——原来蛋白质合成可以不需要完整的细胞，只需要细胞里的"零件"[1]。
此后几十年，CFPS 更多是分子生物学家手里的"翻译工具"，真正改变抗体筛选命运的转折，要等到 1997 年。
三、1997：从核糖体“三连体”到mRNA“共价焊接”
那一年，两篇 PNAS 论文改写了抗体筛选的规则。苏黎世大学的 Hanes 和 Plückthun 发明了核糖体展示(ribosome display)：利用无细胞翻译，让 mRNA、核糖体和新生蛋白形成稳定的"三连体"非共价三元复合物——基因与它编码的蛋白在体外实现物理绑定，无需转化细胞、无需构建质粒库，直接对抗原进行一轮轮淘选，五轮即可把单链抗体(scFv)富集上亿倍[2]。
同年11月， Roberts 和 Szostak 更进一步：用嘌呤霉素把 mRNA 与其编码的蛋白"焊"成共价融合体，即 mRNA 展示(mRNA display)[3]。因为彻底甩掉了细胞转化这一步，文库规模从百万级跃升到万亿级，抗体筛选第一次拥有了"大海捞针"的底气。与需要把文库"放进"细胞的展示技术不同，体外展示的文库规模只受核酸合成与反应体积的限制——这正是它能做到万亿级库容的根本原因。
体外展示的原理并不神秘：表达在哪里发生，筛选就在哪里进行。核糖体展示、mRNA 展示与噬菌体/酵母展示并列为主流抗体库筛选路线。
图 1：抗体库展示与高通量筛选流程示意图
(无细胞展示路线)[8]
四、2001：从"黑箱"到"精密仪器"
早期无细胞系统是细胞粗提物，成分不清、批次不稳。东京大学 Ueda 团队做了一个尝试——把翻译系统"拆开重装"：只用约三十余种纯化组分(核糖体、tRNA、翻译因子、能量再生系统)重组出体外翻译系统，这就是著名的 PURE 系统[4]。无细胞蛋白合成第一次变得像搭积木：想加非天然氨基酸?直接加进去;怕背景蛋白酶捣乱?本来就没有。可控、可编程、可工程化——这三个词，为无细胞技术后来的"工业级"应用铺平了道路。
图 2：CFPS 系统的核心组分[7]
五、2010 年代：从"筛选"走向"生产"
体外展示负责"淘"，无细胞表达负责"造"。
以 Sutro Biopharma 为代表的团队，用大肠杆菌无细胞体系在数天内直接从线性 DNA 模板合成全长 IgG 抗体，实现了可放大的体外转录-翻译生产[5]。没有细胞周期、没有发酵罐，96 孔板就是反应器——抗体的表达、验证、迭代被压缩到几天之内。无细胞技术第一次打通了"发现"与"生产"的边界，也让"边筛边造"成为可能。这种"无细胞生产"还绕开了哺乳动物细胞表达周期长、批次差异大的老问题——设计当天就能看到蛋白，在抗体领域堪称降维打击。
图3：开放的无细胞合成系统示意图[5]
六、2020 年代：超高通量时代
展示技术筛的是"结合"，但很多治疗性抗体真正要的是"功能"——中和病毒、阻断信号、激活免疫。传统功能筛选又慢又贵。
液滴微流控给出了新答案：把无细胞表达体系封装进皮升级的油包水液滴，每个液滴就是一个独立的"微型反应器 + 微型化验室"，内部封装着一份独立的基因模板与表达体系，互不干扰;配合荧光读出与介电分选，上百万个液滴在微流控芯片里排队、反应、检测、分选。
2025 年，Weitz 团队在 JACS 报道了基于无细胞表达的液滴微流控平台，实现了超高通量、多路复用地对无细胞表达产物(包括纯化蛋白)进行功能筛选，该研究以枯草芽孢杆菌脂肪酶 BsLipA 耐热进化作为验证，仅一轮筛选即得到携带 9‑12 处突变、热稳定性提升>40 ℃的优良突变株。[6]。细胞都不用养，通量却惊人——无细胞筛选正式进入"超高通量"时代。
图4：无细胞表达来筛选纯化蛋白质文库的超高通量液滴微流控平台简要示意图[6]
七、未来已来：AI 设计 × 无细胞闭环 = 一晚一轮进化
如果说无细胞系统是"加速器"，AI 就是"方向盘"。
CFPS 天然适合自动化：DNA 合成后直接加入反应体系，自动化液体处理负责"构建"，高通量读板负责"测试"，机器学习负责"学习"并设计下一轮突变——这正是合成生物学经典的"设计-构建-测试-学习"(DBTL)闭环[7]。当一轮"设计→表达→筛选→学习"可以被压缩到一夜完成，抗体发现就不再是"十年磨一药"的苦旅，而是一台持续加速的进化引擎。
图 5：CFPS 与 DBTL 闭环的深度融合[7]
写在最后
回看这 60 多年：1961 年，一管提取物让我们读懂生命密码;1997 年，体外展示让筛选甩开细胞;2001 年，PURE 系统让无细胞技术变得可控可编程;今天，液滴、自动化与 AI 正在把抗体发现推向新的极限。
图 6：从抗体发现技术演进时间线[9]
抗体发现的竞争，本质上是速度与命中率的竞争。当AI一夜生成一万条候选序列时，谁先跑完"表达+验证"，谁就掌握主动权。CFPS正在成为这条赛道上最关键的基础设施之一。如果您正在进行抗体发现项目，希望评估CFPS技术能否为您缩短筛选周期、降低早期验证成本——欢迎在后台留言，与我们聊聊您的项目需求。
参考文献：
NIRENBERG MW, MATTHAEI JH. The dependence of cell-free protein synthesis in E. coli upon naturally occurring or synthetic polyribonucleotides. Proc Natl Acad Sci U S A. 1961;47(10):1588-1602. doi:10.1073/pnas.47.10.1588.
Hanes J, Plückthun A. In vitro selection and evolution of functional proteins by using ribosome display. Proc Natl Acad Sci U S A. 1997;94(10):4937-4942. doi:10.1073/pnas.94.10.4937.
Roberts RW, Szostak JW. RNA-peptide fusions for the in vitro selection of peptides and proteins. PNAS, 1997, 94(23):12297–12302. DOI: 10.1073/pnas.94.23.12297.
Shimizu Y, Inoue A, Tomari Y, et al. Cell-free translation reconstituted with purified components. Nat Biotechnol. 2001;19(8):751-755. doi:10.1038/90802.
Yin G, Garces ED, Yang J, et al. Aglycosylated antibodies and antibody fragments produced in a scalable in vitro transcription-translation system. MAbs. 2012;4(2):217-225. doi:10.4161/mabs.4.2.19202.
Chen A, Xu W, Zhang XD, et al. Ultrahigh-Throughput Multiplexed Screening of Purified Protein from Cell-Free Expression Using Droplet Microfluidics. J Am Chem Soc. 2025;147(32):28758-28772. doi:10.1021/jacs.5c04962.
Jun JS, Hong S, Park JH, Shin J, Lee DH. Automated and Programmable Cell-Free Systems for Scalable Synthetic Biology with a Focus on Biofoundry Integration. J Microbiol Biotechnol. 2025;35:e2507019. Published 2025 Sep 16. doi:10.4014/jmb.2507.07019.
Wang XD, Ma BY, Lai SY, et al. High-throughput strategies for monoclonal antibody screening: advances and challenges. J Biol Eng. 2025;19(1):41. Published 2025 May 8. doi:10.1186/s13036-025-00513-z.
Sahu A, Das P, Das R, et al. Antibody display technologies from phages to cells: translational bottlenecks and AI-enabled opportunities. Front Bioeng Biotechnol. 2026;14:1789373. Published 2026 May 26. doi:10.3389/fbioe.2026.1789373.
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