实验术语与待补关键词

使用方法

后续在会议、邮件、实验报告或项目讨论中遇到不熟悉的词，直接追加到“待补充”表格。本知识库随后按以下结构补齐：

一句话定义
→ 在研发流程中的位置
→ 实验输入与输出
→ 关键质量指标
→ 常见误解/失败模式
→ 与CADD/AIDD的连接

已加入关键词

1. 质粒（plasmid）

质粒是可在宿主细胞中复制或表达外源基因的 DNA 载体。对重组抗体而言，常见关注点包括：

• 重链和轻链是两个质粒还是同一双顺反子/多表达盒载体；
• promoter、signal peptide、poly(A)、selection marker、origin of replication；
• VH/VL、恒定区、Fc mutation 和标签是否正确；
• 密码子优化、序列验证、质粒浓度、纯度和内毒素；
• transfection-grade 与普通克隆级质粒的区别。

研发链条：

amino-acid sequence
→ codon optimization
→ gene synthesis
→ cloning into expression plasmid
→ sequence verification
→ transfection into HEK/CHO
→ antibody expression

2. CRS（cytokine release syndrome）

CRS 是免疫细胞被强烈激活后产生的全身性炎症综合征，可见于 TCE、CAR-T 等治疗。它不等于“检测到某个 cytokine 升高”，也不等同于体外 cytokine release assay。

需要区分：

• 体外 cytokine release assay：风险识别模型；
• 动物 cytokine profile：物种和模型相关的体内信号；
• 临床 CRS：综合症状、生命体征、器官影响和实验室指标后的临床判断与分级。

对 TCE 项目需联动理解 target density、CD3 arm、价态、Fc、剂量、给药速度、step-up dosing、肿瘤负荷和个体免疫差异。

3. 杂交瘤（hybridoma）

杂交瘤技术把免疫动物的抗体产生 B 细胞与可持续增殖的骨髓瘤细胞融合，经过选择、筛选和单克隆化，获得稳定分泌某一抗体的细胞株。

典型链条：

antigen preparation
→ animal immunization
→ B-cell isolation
→ fusion
→ HAT selection
→ supernatant screening
→ subcloning/monoclonality
→ sequencing
→ recombinant expression and validation

优势：成熟、可直接获得抗体分泌克隆。局限：通常周期较长，受免疫耐受和动物免疫反应影响；得到候选后仍需测序和重组确认。

4. 噬菌体展示库（phage display library）

把 scFv、Fab 或 VHH 等抗体片段展示在噬菌体表面，同时噬菌体内部携带其编码 DNA，从而建立 genotype–phenotype linkage。

关键概念：

• naïve、immune、synthetic/semi-synthetic library；
• library size、insert rate、sequence diversity 和 developability bias；
• solid-phase、solution、cell-based 或 negative selection；
• panning、enrichment、clone screening 和 sequencing；
• 展示片段命中不等于转成全长 IgG 后仍保持相同性质。

5. 单细胞测序与单 B 细胞抗体发现

“单细胞测序”是大类技术，包括 scRNA-seq、单细胞 V(D)J/BCR/TCR 测序等。抗体发现重点通常是：

• 获得单个 B 细胞天然配对的 VH/VL；
• 结合 antigen-specific sorting、memory B/plasma B 表型；
• clonotype、somatic hypermutation、isotype 和 lineage；
• 序列合成、重组表达和功能验证。

单细胞序列本身不能证明抗体有活性；最终仍需要表达、纯化、结合和功能实验。

三种抗体发现路线对比

第 1 批：Assay 分类与读数语言

每条按紧凑六段式：定义 → 研发位置 → 关键指标 → 常见误解 → CADD 连接。

6. EC50（半数有效浓度）

引起 50% 最大效应的浓度。剂量—反应曲线的核心横坐标参数。

• 位置：所有剂量反应型 assay（结合、杀伤、报告基因）；
• 关键指标：依赖 Emax 是否达到平台、拟合模型与权重；跨日 SD 用 log EC50；
• 误解：把 EC50 当"亲和力"——它受靶密度、效应细胞与孵育时间影响，不是分子常数；
• CADD 连接：设计迭代中最常用的排序参数，但必须与 Emax 联读。

7. Emax（最大效应）

剂量—反应曲线的平台高度。

• 位置：与 EC50 同一拟合；
• 关键指标：是否真达到平台（顶部浓度够不够）；
• 误解：Emax 低被归为"平台差异"——可能是样品失活或机制性天花板；
• CADD 连接：Emax 决定体内暴露覆盖目标（EC90）的推算，直接影响 PK/PD 设计。

8. Hill slope（希尔系数）

4PL 曲线的斜率参数，反映剂量—效应陡峭程度。

• 位置：曲线拟合第四参数；
• 关键指标：典型值≈1；显著偏离提示协同/正协同结合或多种机制混杂；
• 误解：固定 slope=1 省事——掩盖双价结合与机制混杂；
• CADD 连接：slope 异常陡（>1.5）常见于二价/多价分子，是 avidity 的曲线签名。

9. 4PL/5PL（四/五参数逻辑模型）

标准剂量—反应拟合方程：4PL = 底、顶、EC50、slope；5PL 增加不对称参数。

• 位置：所有浓度梯度数据的分析层；
• 关键指标：残差分布、权重方式（通常 1/y²）、自由度；
• 误解：R² 高即模型对——权重不当会让 EC50 系统性偏移；
• CADD 连接：机器学习打分与实验 EC50 对齐时，必须先统一拟合方法。

10. KD（平衡解离常数）

kon 与 koff 之比，表征结合强度：KD = koff/kon。

• 位置：SPR/BLI 动力学拟合输出；
• 关键指标：单位 nM/pM；小=结合强；
• 误解：KD 完全描述了结合——同一 KD 可由快 kon 快 koff 或慢 kon 慢 koff 组成，体内行为完全不同；
• CADD 连接：结构与计算模型预测的首要靶参数。

11. kon / koff（结合/解离速率常数）

kon（ka）：形成复合物的速率；koff（kd）：解离速率。

• 位置：动力学实验的两个独立测量；
• 关键指标：koff 决定 residence time（=1/koff）；
• 误解：只报 KD 不报速率——对内吞型靶点/快速解离再结合场景，koff 更有预测力；
• CADD 连接：koff 与结合界面热点残基的关系是计算突变设计的核心反馈。

12. Residence time（驻留时间）

1/koff，配体停留于靶点的平均时间。

• 位置：动力学解释层；
• 关键指标：内吞型靶点（如 TCE 靶抗原）中，长驻留可能促进降解而非信号；
• 误解：越长越好——慢 koff 可能带来 avidity 驱动的脱靶滞留；
• CADD 连接：区分"结合快"与"停留久"是理性设计亲和力成熟的前提。

13. Avidity（亲合力）

多价分子同时结合多个表位产生的表观结合增强。

• 位置：双抗/多抗、细胞表面多价抗原场景；
• 关键指标：表观亲和力可比单体 KD 强几个数量级；
• 误解：把 avidity 增强当作单体亲和力提升写入分子档案；
• CADD 连接：几何（臂长、间距）设计直接调节 avidity——这正是结构设计的用武之地。

14. Z' factor（ assay 质量系数）

阳性与阴性对照信号窗与变异的比值，衡量 assay 可区分能力。

• 位置：assay 建立期与日常质控；
• 关键指标：>0.5 优；0–0.5 边缘；<0 不可用；
• 误解：Z' 好等于任何差异都能测——它只说明对照窗可用，小差异仍受精密度限制；
• CADD 连接：与机器学习分类的 ROC 类比——先有区分窗，再谈排序。

15. CV%（变异系数）

SD/均值×100%，相对变异度量。

• 位置：精密度评估（板内、板间、日间）；
• 关键指标：技术 CV（复孔）≠ 生物学 CV（独立实验）；
• 误解：复孔 CV 小即结果可靠——日间漂移常常是复孔 CV 的数倍；
• CADD 连接：模型预测与实验对比时的"可检出差异"由 CV 决定，而非愿望。

16. S/B（信号背景比）

阳性信号与背景/空白之比。

• 位置：assay 建立的最低可用标准之一；
• 关键指标：与 S/N（信噪比）不同——S/N 考虑背景的 SD；
• 误解：S/B 高掩盖了高背景漂移；
• CADD 连接：弱结合候选在低 S/B assay 中的排序不可信。

17. LLOQ / ULOQ（定量下限/上限）

校准曲线两侧保持准确度与精密度的浓度边界。

• 位置：生物分析与定量 assay；
• 关键指标：BLQ 数据的处理规则必须预先定义；
• 误解：把 LLOQ 以下记为 0——扭曲 AUC 与终末相；
• CADD 连接：PK 模型的输入数据质量边界；预测浓度低于 LLOQ 时设计采样应调整。

18. Hook effect（钩状效应/前带效应）

夹心法中分析物浓度过高导致信号反而下降。

• 位置：LBA（ELISA/MSD）高浓度样本；
• 关键指标：信号随稀释先升后降即提示；
• 误解：高剂量样本"测不出"当作阴性；
• CADD 连接：高浓度给药后的 PK 样本与高表达靶点的 total drug 检测是重灾区。

19. Orthogonality（正交性）

用原理不同的方法测量同一属性以排除方法学伪差。

• 位置：关键结论的双确认（SPR vs BLI、LBA vs LC-MS）；
• 关键指标：方向一致即可，数值不必相同；
• 误解：两方法数值不一致即其一"错了"——多数时候是方法学语境不同；
• CADD 连接：计算预测本身也需"正交验证"——不同打分函数一致才可信。

20. Endpoint（终点）

实验预先定义的结果度量。

• 位置：方案设计层（主要/次要/探索性）；
• 关键指标：主要终点必须在方案中预先声明（统计与监管要求）；
• 误解：做完实验再挑"显著的"终点讲故事；
• CADD 连接：明确 endpoint 才能定义计算模型的训练目标。

21. Potency vs efficacy

Potency：达到效应所需的剂量（EC50 位置）；efficacy：能达到的最大效应（Emax 高度）。

• 位置：药效学描述的两个独立维度；
• 关键指标：临床价值常取决于 efficacy 上限，potency 只影响剂量；
• 误解：只比较 potency——Emax 不足的候选在临床上无法通过加剂量弥补；
• CADD 连接：亲和力优化改善 potency；efficacy 由机制与表位决定。

22. Kinetic assay vs endpoint assay

动力学（时程）读数在多个时间点采集；终点法只在固定时刻读一次。

• 位置：杀伤/活化类实验设计选择；
• 关键指标：时程数据能识别快/慢机制差异；
• 误解：24 h 单点排名外推到整体药效；
• CADD 连接：机制模型的验证需要时程数据，单终点无法约束参数。

第 2 批：细胞模型与体内研究

23. CDX（细胞系来源异种移植瘤）

体外培养的肿瘤细胞系接种于免疫缺陷小鼠。

• 位置：药效初筛主力模型；
• 关键指标：接种量、生长一致性、传代历史；
• 误解：CDX 结果可预测临床——长期培养已失去患者异质性与基质；
• CADD 连接：靶点表达量在细胞系中可能与患者分布脱节，结合预测需映射真实表达谱。

24. PDX（患者来源异种移植瘤）

患者肿瘤组织直接移植，保留组织学与克隆多样性。

• 位置：转化价值更高的药效模型；
• 关键指标：代次（P0–P3 常用）、供体信息、生长速率；
• 误解：PDX=患者本人——传代漂移与鼠基质替代仍是系统性偏移；
• CADD 连接：PDX 的靶表达谱比 CDX 更接近临床分布，是检验计算外推的金标准之一。

25. Syngeneic model（同源模型）

小鼠肿瘤细胞接种于免疫健全小鼠，保留完整鼠免疫系统。

• 位置：免疫治疗机制研究（含鼠靶点交叉的分子）；
• 关键指标：分子必须识别鼠靶点（cross-reactivity 前提）；
• 误解：把人特异分子直接上同源模型——不结合即无药效，结论无效；
• CADD 连接：鼠/人靶点序列差异建模是同源模型选用的第一道检查。

26. Humanized mouse（免疫重建小鼠）

免疫缺陷小鼠（如 NSG）植入人造血干细胞或 PBMC，重建人免疫细胞。

• 位置：TCE/免疫激动剂的体内功能评价；
• 关键指标：重建比例与持续时间、GVHD、donor 差异；
• 误解：重建模型预测临床 CRS——重建不完全且 donor 依赖极大，只做相对比较；
• CADD 连接：靶点表达与 CD3 激活平衡的设计假设在此首次接受体内检验。

27. NSG / NOG（重度免疫缺陷品系）

NOD-scid IL2Rγnull 系小鼠，缺乏 T/B/NK 细胞。

• 位置：CDX/PDX/重建模型的宿主底盘；
• 关键指标：周龄、体重、屏障环境；
• 误解：NSG=空白画布——残余髓系与补体活性仍可产生非预期效应；
• CADD 连接：模型选择决定"机制可见性"，不匹配的宿主等于盲测。

28. PBMC（外周血单个核细胞）

含 T/NK/单核/树突等的人免疫细胞混合物，功能实验的效应细胞来源。

• 位置：杀伤、细胞因子释放实验的 effector；
• 关键指标：donor 数量、活力、CD3/CD8 构成、HLA；
• 误解：单 donor 结果代表普遍人群——donor 差异可达数量级；
• CADD 连接：分子设计（CD3 arm 强度）的毒性窗口在不同 donor 上分布，需按个体数据评估。

29. E:T ratio（效靶比）

效应细胞与靶细胞的数量比。

• 位置：杀伤实验核心条件参数；
• 关键指标：必须固定并报告；梯度实验揭示依赖性；
• 误解：跨 E:T 直接比较 EC50；
• CADD 连接：效靶比改变时"最优 CD3 亲和力"随之移动——设计权衡的实验维度。

30. Serial killing（连续杀伤）

单个 T 细胞依次杀伤多个靶细胞的能力。

• 位置：长时程杀伤实验（72–96 h）观察到的现象；
• 关键指标：时程曲线的持续下降 vs 平台；
• 误解：24 h 单点杀伤代表整体活性；
• CADD 连接：低亲和 CD3 arm 的优势常在 serial killing 时程中显现。

31. Bystander effect（旁观者效应）

抗原阳性细胞被杀时，邻近抗原阴性细胞也被杀伤。

• 位置：TCE/ADC 的真实肿瘤（异质表达）药效解释；
• 关键指标：混合培养实验中阴性细胞比例的死亡；
• 误解：只测均一高表达细胞系的药效即外推临床；
• CADD 连接：旁观者能力与分子设计（如可溶性细胞因子、linker 特性）相关，是设计变量而非常数。

32. TGI（肿瘤生长抑制率）

治疗组相对对照组的肿瘤生长减少百分比。

• 位置：药效研究的主要终点候选；
• 关键指标：公式、时间点、基线定义必须一致；
• 误解：TGI=100% 即"治愈"——只是均值水平停止生长，个体可能差异巨大；
• CADD 连接：暴露—效应关系（AUC vs TGI）比单点 TGI 更接近机制模型输入。

33. T/C（治疗/对照比）

指定时间点治疗组与对照组平均体积之比。

• 位置：药效报告的历史常用指标；
• 关键指标：与 TGI 不可直接换算比较（不同公式）；
• 误解：把不同报告的 TGI 与 T/C 数值直接对比；
• CADD 连接：药效数据进入定量模型前必须统一终点定义。

34. Spider plot（个体生长曲线）

每只动物肿瘤体积随时间变化的曲线组。

• 位置：药效报告的必备图；
• 关键指标：个体轨迹、退出时点、回缩是否持续；
• 误解：只报组均值±SEM 代替个体曲线；
• CADD 连接：个体差异分布是转化建模（Pop-PD）的原始素材。

35. Waterfall plot（瀑布图）

指定时间点每只动物相对基线变化量的降序排列柱图。

• 位置：药效终点可视化（常见于临床前 endpoints 与临床 RECIST）；
• 关键指标：回缩深度分布、0 线与"部分缓解"阈值线；
• 误解：瀑布图好看即药效好——需结合持续性与退出原因；
• CADD 连接：响应者/非响应者分层为生物标志物分析提供输入。

36. Randomization / blinding（随机化/盲法）

按预先规则将动物分配至组别；测量者不知分组。

• 位置：研究设计层；
• 关键指标：随机化标准（如基线肿瘤体积分层）；
• 误解：'笼子顺序即随机'——同笼效应成为混杂；
• CADD 连接：缺随机化的药效数据不能作为模型验证集。

37. Censoring（删失）

动物因预定规则（体积上限、溃疡、死亡）退出后，其终点数据不再观测。

• 位置：生存分析与生长曲线分析；
• 关键指标：退出原因逐只记录（informative missingness 检查）；
• 误解：剔除退出动物当"未发生"——毒性导致的退出常与药效相关；
• CADD 连接：删失机制影响暴露—效应数据的可用性判断。

38. MTD（最大耐受剂量）

可接受的剂量限制毒性上限。

• 位置：毒理/药效剂量设计；
• 关键指标：物种特异；小鼠 MTD 不能外推人；
• 误解：动物 MTD×安全系数=临床剂量（简化乘法在生物药常失效，需 MABEL/NOAEL 框架）；
• CADD 连接：治疗窗（MTD vs 有效暴露）决定 TPP 的 potency 目标。

39. NOAEL（未观察到有害作用剂量）

毒理研究中未见有害作用的最高剂量。

• 位置：临床起始剂量推导（ICH 指导原则）；
• 关键指标：依赖物种、周期与检测敏感性；
• 误解：NOAEL=安全剂量——它是"未检出"的上界，不是保证；
• CADD 连接：候选间安全窗差异应在 nomination 前进入比较矩阵。

40. RO（受体占用率）

给药后靶点被药物占据的比例。

• 位置：PK/PD 桥接参数（Ctrough/靶点周转共同决定）；
• 关键指标：占用阈值（如 ≥90%）与维持时长；
• 误解：RO 高=药效好——占用是必要非充分条件（下游激活还依赖机制）；
• CADD 连接：靶点丰度与亲和力共同决定 RO 曲线，是剂量设计的核心输入。

41. TMDD（靶点介导的药物处置）

药物与靶点结合后经内吞/降解被清除，导致非线性 PK。

• 位置：抗体 PK 机制层（W14）；
• 关键指标：低剂量快清除、剂量升高后清除饱和；
• 误解：把 TMDD 快清除误判为"不稳定"；
• CADD 连接：亲和力越强 TMDD 清除可能越快——potency 与暴露的内在权衡。

42. FcRn（新生儿 Fc 受体）

回收 IgG、延长其半衰期的受体；pH 依赖结合。

• 位置：抗体长半衰期的分子基础；
• 关键指标：Fc 工程突变（延长/清除）选择；
• 误解：t1/2 短即分子有缺陷——先排除 TMDD/ADA/物种 FcRn 差异；
• CADD 连接：Fc/FcRn 结合界面建模是半衰期工程的设计依据。

43. ADA（抗药抗体）

机体对药物产生的免疫应答。

• 位置：PK/PD/安全性三层影响；
• 关键指标：screening 阳性率、confirmatory、titer、中和活性；
• 误解：动物 ADA 只影响动物实验——它还提示人免疫原性风险的结构因素（聚集、T 细胞表位）；
• CADD 连接：去免疫设计（deimmunization）与降低聚集倾向是计算可贡献的环节。

44. Step-up dosing（阶梯给药）

首剂低剂量逐步递增以降低 CRS 风险的给药策略。

• 位置：TCE 类临床给药设计；
• 关键指标：首剂量、递增间隔与预处理方案；
• 误解：体外 CRA 低风险即无需 step-up——体外模型对临床 CRS 只有有限预测力；
• CADD 连接：CD3 arm 亲和力/价态设计决定 step-up 的幅度需求。

45. PTV（方案规定肿瘤体积）

按方案预定义公式与测量频次计算的肿瘤体积。

• 位置：药效研究的标准化度量；
• 关键指标：公式（L×W²/2 等）、测量频次、测量者间差异；
• 误解：不同实验室体积数值直接可比；
• CADD 连接：体积测量误差传播进 TGI/生长速率模型，需作为噪声项处理。

第 3 批：发现平台、CMC 与多特异分子

46. Panning（淘选）

噬菌体/酵母展示文库的多轮固相或溶液筛选。

• 位置：体外抗体发现的选择步骤；
• 关键指标：富集倍数、轮数、阴性筛选策略；
• 误解：富集好=得到好抗体——富集偏向高表达/高亲和，可能与可开发性负相关；
• CADD 连接：panning 偏差（如 scaffold 过度代表）是设计 AI 训练集时必须知道的系统性偏倚。

47. HAT 选择（杂交瘤）

含次黄嘌呤-氨基蝶呤-胸苷的培养基筛选融合细胞。

• 位置：杂交瘤流程中保留融合瘤细胞的选择压力；
• 关键指标：融合效率、克隆单克隆化验证；
• 误解：HAT 后的克隆即单克隆——需有限稀释/subcloning 验证；
• CADD 连接：无（流程术语，但影响交付克隆的序列质量）。

48. Codon optimization（密码子优化）

按宿主偏好替换同义密码子以提高表达。

• 位置：基因合成前处理；
• 关键指标：GC 含量、 motifs（剪接位点、polyA 加尾信号）规避；
• 误解：优化只影响表达量——还能引入 mRNA 结构差异影响稳定性；
• CADD 连接：与序列设计无直接冲突，但需回译确认不引入氨基酸突变。

49. Transient / stable expression（瞬转/稳转）

瞬转：质粒直接转入细胞短期表达；稳转：基因整合入宿主基因组持续表达。

• 位置：表达平台选择（W5）；
• 关键指标：瞬转 titer 与稳转 cell pool/clones 滴度可不同；
• 误解：瞬转数据直接代表生产可行性；
• CADD 连接：序列特征（GC、二级结构）对两种平台影响不同，失败模式需分别归因。

50. Titer（表达滴度）

单位培养体积的产物量（mg/L）。

• 位置：表达环节核心产出指标；
• 关键指标：平台依赖（ExpiCHO vs HEK 基准不同）；
• 误解：titer 低=坏序列——载体、培养工艺占比常更大；
• CADD 连接：序列可开发性预测（如 V 区疏水/电荷）对 titer 有统计可测的影响。

51. Capture / polishing（捕获/精纯）

纯化第一步（如 Protein A）与其后去除聚体/HCP 的步骤（SEC/IEX）。

• 位置：纯化工艺流程（W6）；
• 关键指标：各步回收率、最终 monomer/纯度；
• 误解：capture 后"纯了"——聚体与片段需 polishing 轮数说话；
• CADD 连接：需要多轮 polishing 的候选增加 CMC 成本，进入可开发性评估。

52. SEC-HPLC（分子排阻层析）

按流体力学体积分离单体/聚体/片段的标准 QC。

• 位置：纯度与聚集评价主力；
• 关键指标：monomer %、HMW/LMW 峰；
• 误解：SEC 结果=绝对分子量分布——柱分辨与相互作用可扭曲表观比例；
• CADD 连接：高聚集倾向序列应在设计阶段由疏水性/电荷分布指标预警。

53. CE-SDS（毛细管电泳 SDS）

按分子量分离变性蛋白，评估纯度/完整性与双特异链配对。

• 位置：非还原/还原条件下的亚基分析；
• 关键指标：主峰 %、非糖基化重链（NGHC）；
• 误解：CE-SDS 主峰高即样品均一——不能区分同分子量的错误配对；
• CADD 连接：多特异分子的链配对设计（见下）直接决定 CE-SDS 谱型复杂度。

54. Endotoxin（内毒素）

革兰阴性菌脂多糖，以 EU 计量；pg 级即可激活免疫细胞。

• 位置：细胞/动物实验样品的强制 QC 项；
• 关键指标：EU/mg（体外免疫实验常要求 <0.1–1）；
• 误解：纯度高即内毒素低——纯度与内毒素是正交指标；
• CADD 连接：无（但误解它会让功能数据全部失效，CADD 需在数据包审阅时检查该字段）。

55. DSF / Tm（差示扫描荧光/熔解温度）

随温度升高监测去折叠，输出稳定性指标 Tm。

• 位置：可开发性快速评估；
• 关键指标：Tm1（首个转变）、Tm 裕度与制剂的关系；
• 误解：Tm 高=制剂稳定——Tm 只是必要指标之一，聚集动力学独立于 Tm；
• CADD 连接：计算稳定性预测（如 unfolding ΔG）的实验锚点之一。

56. Polyspecificity（多特异/非特异结合倾向）

抗体与无关靶点/带电聚合物的交叉反应。

• 位置：可开发性评估第一维度；
• 关键指标：BAC ELISA、PSR、HIC retention；
• 误解：只在 CDR 疏水位点出现——框架区电荷分布同样贡献；
• CADD 连接：结构表面的电荷/疏水 patch 计算是序列级预警手段。

57. Viscosity（黏度）

高浓度制剂的流动阻力，限制 SC 给药可行性。

• 位置：CMC 制剂开发；
• 关键指标：cP @ 目标浓度（SC 常需 <15–20 cP @100–200 mg/mL）；
• 误解：黏度只与浓度有关——自相互作用（序列决定）主导；
• CADD 连接：电荷对称性/自相互作用预测是序列筛选维度之一。

58. Developability（可开发性）

候选以可接受成本完成放大、纯化、制剂与储运的综合可行性。

• 位置：候选选择前评估（见可开发性评估框架）；
• 关键指标：五维 scorecard（非特异/聚集/化学稳定性/黏度/表达纯化）；
• 误解：CMC 部门的事——序列级风险在设计时已锁定；
• CADD 连接：把可开发性指标纳入设计目标函数，是与实验决策最直接的接口。

59. KIH（Knobs-into-Holes）

重链 CH3 界面突变（一条链突出、一条链凹陷）强制异源二聚。

• 位置：双抗链配对工程技术；
• 关键指标：异源二聚体比例（常 >95% 为目标）；
• 误解：KIH 完全解决配对——轻链错配与残留同源二聚仍需 common light chain 或额外工程；
• CADD 连接：界面突变设计的经典结构案例；计算稳定性检查是突变组合筛选步骤。

60. SEEDbody / CrossMab / DuoBody（双特异平台技术）

三种代表性双抗平台：SEED（链置换界面）、CrossMab（轻链交换重链界面）、DuoBody（Fab-arm exchange 体外组装）。

• 位置：多特异分子的工程实现路线（W10 平台对比）；
• 关键指标：正确配对比例、纯化流程复杂度、残留同源二聚体；
• 误解：'双抗'是单一格式——平台选择改变药代、药效与 CMC 全链条；
• CADD 连接：不同平台的可用几何约束不同，直接影响"两个结合头能否同时到达"的建模假设。

61. Fab-arm exchange（Fab 臂交换）

IgG4 天然交换半分子；DuoBody 技术将其工程化为可控组装。

• 位置：双抗组装机制与 IgG4 类药物的质量关注点；
• 关键指标：体内/体外交换条件、产物异质性；
• 误解：IgG4 双抗天然稳定——需工程化铰链/Fc 突变锁定；
• CADD 连接：界面稳定性计算用于评估交换倾向。

62. 2:1 TCB（2+1 T 细胞接合器）

双靶臂 + 单 CD3 臂的三特异构型（T-cell bispecific 常用）。

• 位置：TCE 高亲和小组（如高靶密度亲和力 + 单 CD3）设计；
• 关键指标：对靶密度阴/阳细胞的选择窗、CD3 亲和力档位；
• 误解：更多结合=更强杀伤——价态升高同时推高正常组织杀伤与 CRS 风险；
• CADD 连接：几何与价态权衡是结构建模的核心应用场景。

63. DAR / payload / linker（ADC 三要素）

DAR：药物抗体比；payload：载荷毒素；linker：连接子（可裂解/不可裂解）。

• 位置：ADC 设计（W11 内化/ADC assay）；
• 关键指标：DAR 分布（均一性）、linker 血浆稳定性、bystander 能力；
• 误解：DAR 越高越好——清除加速与毒性窗口收窄；
• CADD 连接：linker/位点选择（工程化半胱氨酸/酶切位点）与毒性预测均可计算辅助。

64. HIC（疏水相互作用层析）

按表面疏水性分离分子/异构体。

• 位置：ADC DAR 组分分离与可开发性评估；
• 关键指标：保留时间与 polyspecificity 相关性；
• 误解：HIC 只是纯化工具——保留时间是疏水表面 patch 的可开发性探针；
• CADD 连接：表面疏水 patch 计算与 HIC 保留时间的关联是序列级预警。

待补充关键词