通过机器学习实现的人源化,可使抗体工程更高效

来自其他物种的具有潜力的治疗性抗体在到达人类患者之前通常会经历人源化过程。人源化包括改变其氨基酸序列,使其更接近人类抗体。虽然这是一种最大程度上降低免疫原性风险的常用方法,
但人源化仍然是一项重大的技术障碍。Twist Bioscience 开发了
一项将高精度 DNA 合成与机器学习(ML)相结合的人源化平台,以改进该过程,从而实现更快、
更高效并最终获得生产力更高的抗体工程。

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