哺乳动物蛋白表达系统:从实验室到工业的精准“蛋白质工厂”

普健生物 http://kx.atagenix.cn/ 2025-10-15 

在生物制药与生命科学研究领域,​​哺乳动物蛋白表达系统​​因其能高效模拟人体蛋白质的翻译后修饰(如糖基化、磷酸化)和正确折叠,已成为重组蛋白生产的“黄金标准”

  在生物制药与生命科学研究领域,​​哺乳动物蛋白表达系统​​因其能高效模拟人体蛋白质的翻译后修饰(如糖基化、磷酸化)和正确折叠,已成为重组蛋白生产的“黄金标准”。从抗癌单克隆抗体到新冠疫苗中的刺突蛋白,许多关键生物药与研究工具的背后,都离不开这一系统的支撑。本文将从技术流程出发,解析哺乳动物蛋白表达的核心环节与应用价值。

哺乳动物蛋白表达系统

  ​​一、宿主细胞选择:搭建表达的“细胞工厂”​​

  哺乳动物蛋白表达的第一步,是挑选合适的“细胞工厂”。常用宿主细胞各有特点:

  •​​CHO细胞(中国仓鼠卵巢细胞)​​:工业界的“主力军”,占全球治疗性单抗产量的70%以上。其优势在于遗传背景清晰、生长稳定、糖基化模式接近人类,适合大规模悬浮培养;

  •​​HEK293细胞(人胚肾细胞)​​:实验室研究的“多面手”,转染效率高、增殖快,常用于病毒载体(如AAV、慢病毒)生产或短期蛋白表达;

  •​​BHK21细胞(金黄地鼠肾细胞)​​:早期常用,但因潜在致瘤性风险,已逐渐被CHO和HEK293替代。

  选择时需权衡目标蛋白特性(如是否需要复杂修饰)、生产规模(实验室小试vs工业量产)及成本(CHO培养基昂贵,HEK293更易转染)。

  ​​二、表达载体构建:为蛋白合成“编写蓝图”​​

  载体是承载目标基因的“运输车”,需整合启动子、选择子、标签等关键元件:

  •​​启动子​​:决定基因转录效率,常用CMV(广谱强启动)、EF1α(组成型表达,适合长期稳定株);

  •​​选择子​​:用于筛选成功转染的细胞,如嘌呤霉素(puromycin)、G418抗性基因;

  •​​标签序列​​:如His-tag(亲和纯化)、Flag-tag(WB检测),或分泌信号肽(引导蛋白分泌至胞外,简化纯化)。

  载体设计需避免序列重复(防重组)、优化GC含量(提升转录稳定性),甚至引入“密码子优化”(适配宿主tRNA丰度)。

  ​​三、转染/感染:将“蓝图”送入细胞​​

  将载体导入宿主细胞有两种主流方式:

  •​​化学/物理转染​​:适用于HEK293等易转染细胞。脂质体转染(如Lipofectamine)通过膜融合递送DNA,操作简单;电转则利用电流穿孔,效率更高但对细胞损伤大。

  •​​病毒感染​​:适合需要长期、高表达的场景。慢病毒可将基因整合至宿主染色体,形成稳定细胞株;腺病毒则通过瞬时表达快速生产蛋白(如疫苗抗原)。

  ​​四、细胞株筛选:锁定“高产冠军”​​

  转染/感染后,需从数百万细胞中筛选出稳定高表达的“精英”:

  •​​抗生素筛选​​:通过载体上的抗性基因(如puromycin),仅存活的细胞携带目标基因;

  •​​荧光分选(FACS)​​:若载体含荧光标签(如GFP),可直接分选高表达细胞;

  •​​单克隆化​​:通过有限稀释法或克隆环,获得遗传均一的细胞株,避免批次间差异。

  ​​五、表达与纯化:从细胞到高纯度蛋白​​

  筛选出的细胞株进入“生产阶段”:

  •​​表达条件优化​​:调整培养基(如无血清培养基降低成本)、温度(37℃或30℃减缓降解)、CO₂浓度(5%模拟生理环境);

  •​​纯化策略​​:根据蛋白特性选择层析技术——亲和层析(如Ni-NTA纯化His-tag蛋白)快速富集,离子交换层析(Q/SP柱)去除电荷异质物,凝胶过滤(SEC)修正聚集。

  ​​六、鉴定与检测:确保“蛋白身份”无误​​

  纯化后的蛋白需通过多重验证:

  •​​SDS-PAGE/WB​​:确认分子量、纯度(>95%)及特异性;

  •​​质谱(MS)​​:精确测定氨基酸序列,验证无翻译错误;

  •​​活性检测​​:如酶活测定(比色法)、受体结合实验(SPR),确保功能与天然蛋白一致。

  ​​七、应用:从实验室到临床的“最后一公里”​​

  最终,这些“完美”蛋白将走向广泛场景:

  •​​生物制药​​:如利妥昔单抗(抗CD20单抗)、阿达木单抗(抗TNF-α单抗),均由CHO细胞表达;

  •​​基础研究​​:作为抗原制备抗体,或用于信号通路研究(如STAT3磷酸化蛋白);

  •​​疫苗开发​​:新冠重组蛋白疫苗(如智飞生物)的抗原,即通过HEK293表达并纯化。

  尽管哺乳动物表达系统已趋成熟,挑战仍存——如细胞培养成本高、病毒污染风险、糖型调控复杂。但随着无血清培养基普及、自动化生物反应器应用,以及AI辅助的载体设计(如深度学习预测最优启动子),这一系统正变得更高效、更可控。未来,它或将继续主导高端重组蛋白生产,为精准医疗与生物经济注入更强动力。

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