原始故事来自美国伊利诺伊大学厄本那-香槟分校。
oPool+显示平台结合了多种技术，能够一次性制造和测试大量抗体。
抗体作为免疫系统的核心靶向因子，是免疫治疗和疫苗开发的关键，但传统研究方法存在耗时长、成本高、劳动密集等问题。现在，来自美国伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的研究团队开发出新型高通量方法，可在短时间内批量构建和测试大量抗体。该技术已成功解析甲型流感关键靶标蛋白不同变异体的抗体结合共性特征。
传统方法中，抗体通常逐个合成研究。考虑到人体可产生数万亿种不同抗体，"在实验室环境中，单个抗体的制备分析往往需要耗费一名研究人员数周至数月时间"，研究第一作者温浩·欧阳(Wenhao "Owen" Ouyang)解释道："因此我们致力于开发可规模化研究的解决方案，以更全面解析这个庞大的分子家族。"
项目负责人吴尼克(Nicholas Wu)指出，这个被命名为oPool+显示的技术平台，将显著加速抗体研究进程，为新型抗体疗法、免疫治疗和疫苗开发提供强大支持。
研究团队首先构建了针对流感关键免疫靶点——血凝素的抗体库。考虑到个体免疫反应差异（不同人可产生针对同一靶点的不同抗体），研究者纳入了来自多源样本的约300种已鉴定抗体变体。通过整合高通量合成工具与结合分析平台，实现了数百种抗体的快速制备，并针对多种流感突变株的血凝素变异体进行结合特性分析。
"这种新方法让我们能在数日内完成数千对抗体-抗原相互作用的评估，显著提升研究效率并降低80-90%的材料及人力成本"，吴尼克强调道。该平台成功绘制出每种抗体的精确结合图谱，助力筛选最佳治疗候选抗体，同时发现跨个体的血凝素抗体活性共有特征。
"这是流感疫苗研发的关键领域，因为我们需要普适性疫苗"，欧阳指出："人体免疫系统存在显著差异，导致开发广谱有效疫苗面临挑战。借助该平台，我们快速识别出不同个体间的抗体共有特征。"
下一步计划将平台容量从数百抗体扩展至数千甚至数万级别，并拓展至其他病原体（如病毒、细菌及癌症）抗体研究。对于未来可能出现的新发传染病，该技术可在确定病原体靶点后快速完成抗体反应特征解析，加速治疗方案开发。
研究团队还将利用oPool+平台验证基于靶抗原预测抗体结构的人工智能模型。"虽然可构建AI预测模型，但缺乏系统验证手段制约了其准确性评估"，欧阳总结道："我们期待通过AI生成预测抗体，利用oPool+实时验证并反馈数据，持续优化AI模型性能。"
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