亲和力成熟是提高抗体亲和力和与靶抗原结合相互作用的过程。这是通过在生发中心进行多轮体细胞超突变和克隆选择在体内自然完成的，但亲和力成熟也可以在实验室中通过重复诱变和选择在体外进行加工。这对于所需的抗体活性至关重要的治疗应用特别有用。
体内亲和力成熟
体内亲和力成熟发生在淋巴组织的生发中心，B 细胞在这里经历几轮体细胞超突变和克隆选择，以提高它们对抗原的亲和力。当免疫系统反复遇到相同的病原体时，就会启动这个过程，随着时间的推移触发 B 细胞不断进化并产生具有更强亲和力、亲和力和抗病原体活性的抗体。
这是因为 B 细胞中免疫球蛋白基因的可变 CDR（互补决定区）的体细胞超突变。这些可变区，特别是互补决定区 （CDR），负责抗原结合。通过 CDR 中的随机突变，产生多种抗体，每种抗体的结合亲和力略有不同。
一旦体细胞超突变产生具有突变抗体的多种 B 细胞，就会发生克隆选择。在这个阶段，生发中心的滤泡树突状细胞将抗原呈递给 B 细胞，只有那些对抗原具有最高亲和力的细胞才会被选择存活。然后，这些高亲和力 B 细胞与滤泡辅助性 T 细胞相互作用，进一步促进它们成熟为记忆 B 细胞或浆细胞，从而产生大量高亲和力抗体。1
体外亲和成熟
虽然免疫系统已经进化出优化抗体亲和力的机制，但这些过程可以在受控的实验室环境中复制甚至改进。体外亲和成熟通过使抗体碱基序列多样化并分离高亲和力结合物，为优化抗体、抗体片段或其他肽提供了一种途径。
体外过程包括通过诱变使抗体的基因序列多样化，然后进行多轮选择以分离那些对靶抗原表现出增强亲和力的变体。当处理非免疫原性抗原或需要开发特异性超出免疫系统自然达到的抗体时，这种方法特别有用。
虽然存在不同的方法，但除了高通量哺乳动物细胞表达、ELISA（酶联免疫吸附测定）和测序以识别热点以及组合突变设计和表征外，还通常使用位点饱和诱变。
技术进步
随着生物技术的不断进步，新技术不断涌现，以进一步改进亲和力成熟过程。人工智能 （AI） 和机器学习算法越来越多地用于预测有益突变并简化选择过程。通过分析抗体-抗原相互作用的大型数据集，AI 工具可以识别有助于高亲和力的关键结构特征，指导研究人员设计更有效的抗体。
此外，新一代测序 （NGS） 的进步使研究人员能够快速对大型抗体库进行测序，从而更深入地了解抗体结构和功能之间的关系。这些高分辨率数据可用于改进亲和成熟策略并加速新治疗性抗体的发现。
- Doria-Rose， N. A.， & Joyce， M. G. （2015）.指导抗体亲和成熟过程的策略。病毒学最新观点， 11， 137.https://doi.org/10.1016/j.coviro.2015.04.002