通过计算机模拟方法设计更好的抗体：过去、现在和未来
摘要：通过识别药物类似性质的重要性，超越有效性对生物制剂临床淘汰率的影响，推动了体外和体内预测抗体序列可开发性的工具的发展。现在，我们已经能够常规性地鉴别和排除或优化可开发性较差的抗体。为了进一步加快发现时间表，降低临床和非临床开发失误率，需要更积极的体外预测方法来设计具有良好可开发性的序列空间。从实际上为开发能力前端加载基于结构的药物设计，到结合下一代测序和机器学习来构建筛选库，再到适应人工智能和深度学习应用于免疫球蛋白，我们在此回顾了日益积极的可开发性设计方法。
作者：Andreas Evers, Shipra Malhotra, Vanita D. Sood
论文ID：2305.07488
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2023-05-15