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面臨世界性危機,快速檢測新冠肺炎(COVID-19)抗原

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面臨世界性危機,快速檢測新冠肺炎(COVID-19)抗原
  • 作者

    楊安綏
  • 簡介

    楊博士在美國約翰霍普金斯大學化學系攻讀博士(1981~1987)及維吉尼亞大學物理系博士後研究(1987~1988)。隨後,在紐約哥倫比亞大學生物化學與分子生物物理系及基因體中心(1988~2000)將計算生物學方法運用於蛋白質結構與功能。在加入中央研究院基因體研究中心之前,他已經是哥倫比亞大學醫學院藥學系的助理教授(2000~2004),同時也是哥倫比亞大學基因體中心的研究成員。2004年至今擔任中央研究院基因體研究中心副研究員、研究員、副主任、物理與資訊基因體學專題中心執行長。楊博士結合不同科學技術,將最先進的噬菌體表達系統,加上生物資訊大數據與分子模擬技術的計算方法,建構出一個創新的蛋白質設計及工程平台,有系統地開發用於疾病診斷與治療的人工設計抗體。

  • 單位

    中央研究院
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  今年初新冠肺炎(COVID-19)疫情爆發後,楊安綏博士帶領中央研究院基因體研究中心實驗室同仁,領先全球開發出針對新冠病毒核蛋白的單株抗體群。作為病毒抗原快篩檢測的關鍵試劑,這些抗體具有高度特異性,不會辨識造成一般感冒的其他冠狀病毒。楊博士的目標是開發出第一個能在20分鐘內測出新冠病毒抗原的免疫檢測法,這個方法使用類似流感快篩的側流免疫層析(LFIA)裝置,成本低,且無須特殊技術設備或需特殊訓練的技術人員操作。楊安綏研究團隊利用他們既有的合成抗體庫在短短19 天內就完成了這項挑戰,這個合成抗體庫是楊博士實驗室多年來以抗體—抗原相互作用之大數據為基礎,使用人工智慧方法設計,化學合成抗體DNA,由細菌培養噬菌體表達系統來製造單株抗體。楊博士採用的這種創新抗體開發方式避免了傳統上通過注射動物使其產生免疫反應來取得單株抗體的方法,因而縮短了好幾個月的抗體開發時程,現在,楊博士實驗室正在進行LFIA裝置原型的優化流程及技術轉移,以便國內外廠商進入後續臨床驗證及量產。


  世界衛生組織(WHO)於2020年3月11日宣布2019年末在中國武漢發現的新冠病毒(SARS-CoV-2)引起的肺炎(COVID-19)已進入全球大流行。在新型傳染病防治環節中極為重要且急迫的是感染者的普遍及快速檢測,不但可以明確地分離感染者、降低傳染機率,也可以快速追溯源頭,並有效防堵病毒蔓延。檢測方法之一是運用側流免疫層析(LFIA)裝置檢測病毒抗原(類似流感快篩),這種檢測方式快速(僅耗時15-20分鐘)且無須由特殊技術設備及專業的技術人員操作,在資源不足的時期或地區尤其具有價值。LFIA裝置的關鍵是需要有能夠高度結合病毒抗原的一對抗體,這兩個抗體辨識抗原分子的兩個不同區域,在LFIA裝置上用來捕獲及檢測病毒抗原。然而要找到這樣的一對抗體通常費時耗力,因而經常無法在傳染病爆發期及時適用。 

  楊博士實驗室系列研究發展並獲多項專利的「噬菌體表達合成抗體庫的技術平台」的運用之一就是可以針對抗原快速開發適用的抗體,解決迅速發展LFIA裝置的技術瓶頸。我們運用此技術平台在僅僅19天內領先找到一群適用於快速COVID-19抗原檢測LFIA裝置的單株抗體,其中193株針對COVID-19抗原的單株抗體群已經提交國際專利申請,這些抗體可高度辨識新冠病毒(SARS-CoV-2)的核蛋白,且不會辨識傳統人類冠狀病毒的核蛋白,因而具備高度特異性。在找到SARS-CoV-2抗體之後,我們實驗室在一個月內完成了LFIA裝置的原型,於2020年4月10日開始交付廠商量產的技術、製程、參數及生物材料,迄今已有超過10家國內及國際廠商進入技術轉移流程。同樣的技術也可於其他人類或動物傳染病爆發時使用:本實驗室曾使用此技術平台在2016年開發出禽流感抗原檢測LFIA裝置,以及在2019年開發出非洲豬瘟抗原檢測LFIA裝置。至今已經多次確定新型傳染病爆發時,經由噬菌體表達合成抗體庫技術平台來尋找具有抗原特異性的單株抗體,而無須使用動物實驗設施,大大減低了時間、耗材、及實驗設施上的需求。 

  此抗體工程技術平台的成功建立可以提昇生物科技及醫療藥物產業的優勢競爭力。近年來,因基因體解析、計算資訊、人工智慧、及生物合成技術的發展產生了巨量的蛋白質及抗體序列、數據、及知識,導致對天然及合成抗體的結構與功能有深入的認識及有效的建構。我們在COVID-19抗原快速檢測上得到的成就來自於多年來對於發展抗體技術的願景──即抗體開發以全新模式來取代傳統的動物實驗方法。在此次COVID-19大流行帶給全世界的危機與迫切需求中,我們的抗體工程技術平台對於因應檢測挑戰有所貢獻。展望未來抗體開發與創新也將為治療疾病提供有異於動物抗體的新創抗體藥物或檢測試劑,提供預防及治療疾病前所未有的方向。 

 

 

 延伸閱讀-科技部(科技大觀園) 

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