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抗体发现是一个漫长而劳动密集型的过程，需要大量的实验室工作，以确保抗体证明其在人类患者中用作治疗剂所必需的适当效率，生产和安全特征。传统上，此过程始于噬菌体显示或B细胞隔离运动，在该活动中，该活动是主要的选择标准。然而，通过这种方法识别的初始引线在开发性和表位定义方面缺乏足够的表征，通常在后期进行。在这项研究中，我们提出了一条管道，该管道将早期噬菌体展示筛选与基于AI的表征相结合，从而在整个选择过程中实现了更明智的决策。使用免疫检查点Tim3和Tigit作为目标，我们识别出具有相似结合特性的五个初始铅。由于表面物理化学特性不利，这些引线中的两个被预测具有较差的开发性纤维。生成了2：T4（反对Tigit）和6E9（针对TIM3），生成了及其各自目标的复合物的结构模型。预测的表位使我们能够预期与Tim3和Tigit结合伙伴进行竞争，并推断这些抗体预期的拮抗功能。这项研究奠定了从高吞吐量分析中得出的多维AI驱动的铅候选者的基础。
显示鉴定的抗TIM3和抗试剂新抗体
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