AET 2024: Aprovechamiento de tecnologías de ADN innovadoras para crear bibliotecas de precisión para la ingeniería de anticuerpos

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Presentado por
Radha Parmar
Consultor de ciencia y tecnología, ciencias biológicas, EMEA, Twist

Cubierto en este seminario web
Cómo se utilizó el aprendizaje automático basado en estructuras para diseñar ligantes de anticuerpos predichos contra GPCR dirigido a C5aR1
La plataforma de oligosíntesis de Twist y su uso para crear una biblioteca de mezcla de CDR altamente diversos y construcción de una presentación de fagos de novo
La identificación de varias guías de alta afinidad que bloquearon funcionalmente la señalización de C5aR1 en experimentos celulares

Structure-based machine learning was leveraged to design predicted antibody binders against the GPCR target C5aR1. The CDR sequences of these predicted binders were then used to construct a de-novo phage-display library. Twist’s oligo-synthesis platform enabled fabrication of a highly diverse CDR-shuffle library with excellent variant representation and with no unwanted bias or motifs. Following panning, several high-affinity leads were identified that functionally blocked C5aR1 signaling in cellular assays. 

This symposium was part of the event Antibody Engineering & Therapeutics Europe 2024.

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