近日，彭大鹏教授课题组在食品科学领域的国际权威期刊《Food Chemistry》发表题为《Computer-aided precise hapten design strategy for the monospecific detection of altrenogest: Experimental validation and analysis of the molecular recognition mechanism》的研究论文。该研究提出、应用并验证了一种计算机辅助精准半抗原设计策略，成功制备了针对烯丙孕素（ALT）的单特异性单克隆抗体（mAb-D7），解析了其分子识别机制并建立了猪肉和猪肝中的ic-ELISA方法和GICA方法以监测ALT残留。
ALT是一种人工合成的甾体类孕激素，广泛用于畜牧业中以调控动物的发情周期。然而，其残留可通过食物链或环境介质进入人体，干扰内分泌系统，导致生殖功能障碍甚至致癌风险。目前缺乏用于ALT检测的特异性分子识别元件和免疫检测方法。现有抗体因甾体类激素结构高度同源而易发生交叉反应，由于这些抗体的特异性较低，无法准确区分那种甾体类激素残留，经常导致假阳性结果，严重影响甾体类激素监测的准确性和效率。
本研究提出了一种计算机辅助精确半抗原设计策略，通过Similarity Map，分子指纹、电荷分布、局部静电势等多维参数，精准定位ALT特异性位点，首次制备了用于ALT单特异性检测的单克隆抗体mAb-D7，该抗体与其他常见类固醇激素无交叉反应。基于该抗体，首次构建了用于ALT检测的单链抗体scFv-D7并用于分子识别机制研究。结果表明，scFv-D7对ALT的单特异性来源于氨基酸PHE-94和LEU-237。PHE-94和LEU-237是与ALT特异性乙烯基团产生相互作用力的氨基酸。最后，建立了在猪肉和猪肝中用于检测ALT的ic-ELISA和GICA方法。该研究为食品小分子危害物单特异性单克隆抗体的制备提供了新思路，完善了甾体类激素的监测体系。
浙江大学动物医学中心彭大鹏教授和华中农业大学动物科学技术学院动物医学院方瑞副教授为本论文共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金（32373067）和国家重点研发计划（2023YFD1301001，2024YFF1105705）的资助。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.144482
