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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。
图1:富含硼的六角形面孔的热力学的从头开始。(a)BOB 2表面的表面相图,其额外表面硼的覆盖范围与B大典型的全局优化采样的覆盖范围不同。虚线标记了与B富集相关的化学潜力。(b)在与B富集相关的化学势方面,采样表面相的大规范自由能。(c)三个表面相(B 0,B 1/9和B 1/3)结构的顶部和前视图,可以通过硼 - 富集来制备。额外的硼原子以黄色圆圈标记。原子的颜色代码:mo - 蓝色,b - 粉红色。
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APC抗人CD20,FITC抗人CD20,PE抗人CD20,PE/Cyanine5抗人类CD20,纯化的抗人类CD20,APC/Cyanine7抗人类CD20,PE/PE/CYANANIN Pacific Blue™ anti-human CD20, Alexa Fluor® 700 anti-human CD20, PerCP anti-human CD20, PerCP/Cyanine5.5 anti-human CD20, Brilliant Violet 421™ anti-human CD20, Brilliant Violet 570™ anti-human CD20, Brilliant Violet 605™ anti-human CD20, Brilliant Violet 650™ anti-human CD20,亮紫785™反人类CD20,Brillial Violet 510™反人类CD20,Brillial Violet 711™Anti-Human CD20,纯化的反人类CD20(MaxPar®就绪)(PE/DAZZLE™594抗人类CD20 594抗人类CD20,TotalSeq™-A0100抗人类CD20,TotalSeq™-B0100抗人类CD20,TotalSeq™-C0100反人类CD20,Spark Nir™685 Anti-Human CD20,Spark YG YG YG YG YG YG YG YG 593 Anti-Human CD20,GMP CD20,GMP tant,GMPPC, TotalSeq™-D0100 anti-human CD20, GMP APC anti-human CD20, Spark Violet™ 500 anti-human CD20, GMP Pacific Blue™ anti-human CD20, GMP PerCP/Cyanine5.5 anti-human CD20, Spark Violet™ 538 anti- human CD20, GMP PE/Cyanine7 anti-human CD20, Spark Blue™ 515 anti-human CD20, GMP APC/Fire™ 750 anti-human CD20, GMP PE anti-human CD20, Spark Blue™ 550 anti-human CD20 (Flexi-Fluor™), Spark Blue™ 574 anti-human CD20 (Flexi- Fluor™), Spark Red™ 718 anti-human CD20 (Flexi-Fluor™), Brilliant Violet 750™Anti-Human CD20,APC/FIRE™810 Anti-Human CD20,AlexaFluor®660反人类CD20
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合,而且还必须表现出良好的发展性能,尤其是免疫原性的风险。在这项工作中,我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明,由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列,比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型(LLMS)。SAM可以人性化序列,生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具,该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
摘要使用T细胞探手(TCE)来治疗实体瘤是有挑战性的,并且由于较大的靶向上,肿瘤的毒性较低,由于健康组织中靶抗原的低水平抗原表达,因此有狭窄的治疗窗口受到限制。在这里,我们描述了TNB-928B,这是一种完全人类的TCE,它具有叶酸受体α(FRα)的二价结合臂,以选择性地靶向FRα过表达的肿瘤细胞,同时避免了FRα表达较低的细胞的裂解。FRα结合臂的二价设计赋予肿瘤选择性,这是由于低亲和力但与高FRα抗原密度细胞的高持续结合。TNB-928B在高FRα表达细胞上诱导优先效应T细胞激活,增殖和选择性细胞毒性活性,同时保留低FRα表达细胞。另外,与含有OKT3的阳性对照TCE相比,TNB-928B诱导最小的细胞因子释放。此外,TNB-928B使用内源性T细胞和体内稳健的肿瘤清除表现出大量的离体肿瘤细胞裂解,在卵巢癌小鼠模型中促进了T细胞浸润和抗肿瘤活性。TNB-928B表现出类似于常规抗体的药代动力学,预计可以在人类中有利地给药。TNB-928B是一种新型TCE,具有增强的安全性和特异性,可治疗卵巢癌。TNB-928B是一种新型TCE,具有增强的安全性和特异性,可治疗卵巢癌。