抗体研究中的人工智能和计算方法

人工智能 （AI） 和计算方法是抗体发现和工程的强大工具。尽管在小分子相关应用中历来很普遍，但在计算能力和创新算法激增的支持下，人工智能正逐步被用于治疗性抗体的发现和进步，通过下一代测序和相关药物模式（如VHH抗体）获得的数据越来越多。¹

这些方法在抗体研究中的主要用途包括²:

• 建立抗体数据库
• 目标发现和验证
• 结构和功能建模
• 发展评估和活动改进
• 从头抗体设计
• 结合其他工具（例如生物信息学和 X 射线晶体学、蛋白质结构分析）

与抗体发现中常见的费力实验方法相比，这些计算方法可以提供更具成本效益和更快的周转时间。不断上升的成本往往是药物发现进展的重大障碍。

我们致力于加速您的抗体发现、优化和生产需求。我们的专家团队可以提供定制的解决方案，以满足您的特定研究需求。联系我们，详细了解我们的服务以及我们如何帮助您加速研究和药物开发项目。

引用:

1. Norman，RA，Ambrosetti，F.，Bonvin，AM，Colwell，LJ，Kelm，S.，Kumar，S.和Krawczyk，K.（2020）。治疗性抗体设计的计算方法：既定方法和新兴趋势。生物信息学简报，21（5），1549-1567。https://doi.org/10.1093/bib/bbz095
2. Kim， J.， McFee， M.， Fang， Q.， Abdin， O.， & Kim， PM（2023 年）。基于计算和人工智能的抗体开发方法。药理学趋势，44（3），175-189。https://doi.org/10.1016/J.TIPS.2022.12.005