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对接设计
机器学习正在加速虚拟实验室中真实抗体的生成。使用计算生物学的创新工具可以提高人体针对触发抗体的抗原快速设计有效且强效抗体的能力。自然产生的抗体将入侵的病原体识别为外来实体，并将其标记为销毁和清除；然而，其中许多抗体不能预防疾病，只能与病原体或毒素微弱结合。
来源:美国国防视觉信息分发服务美国弗吉尼亚州贝尔沃堡
2023 年 11 月 4 日
礼貌故事
- 从头开始预测抗体 3D 结构同时对接和设计抗体迭代细化抗体结构（即通过多个测试-评估-重新测试循环）减少计算成本和时间
HSRN 将抗体对接成功率提高了 50%，并且优于基于序列和结构的模型。因此，当 HSRN 和机器学习与 DTRA JSTO 的“发现针对新兴威胁的医疗对策”（DOMANE）重点领域正在开发的其他功能相结合时，研究人员将能够从头开始快速设计抗体来对抗现有和新兴的生物病原体。
通过 HSRN 和 ML 设计的抗体也可以在更短的时间内开发出来，并且比以前的计算和实验室工具具有更高的亲和力和功效，这将导致更快地向联合部队提供基于抗体的药物和治疗方法，并减少生物威胁的影响。
POC：Dale Taylor，dale.e.taylor4.civ@mail.mil
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