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AI辅助抗体发现
赛业生物深耕人工智能领域多年，结合自主开发的HUGO-Ab®全人源化抗体小鼠，可提供抗原设计和制备、AI辅助抗体亲和力预测、AI辅助抗体评估和功能性实验等全流程AI辅助抗体发现服务，加速抗体药物研发进程。
AI辅助抗体发现服务流程
首先对HUGO-Ab®小鼠进行抗原免疫，采用单B细胞筛选技术，获取丰富多样的全人源化体序列，构建特异性抗体库；结合AI与生信，挖掘高质量的苗头抗体；再通过抗体评估和改造算法平台，对苗头抗体工程评估、筛选和改造，得到选抗体；最后进行实验验证，发现抗体。
图1 人工智能辅助的全人源化抗体药物发现技术路线
AI辅助抗体发现服务工具
AI辅助抗体发现服务优势
1. 全人源化的特异性抗体库
基于HUGO-Ab®全人源化抗体小鼠和单B细胞筛选技术构建多样化全人源化的特异性抗体库，其中的抗体具有全人源化、低免疫原性的天然优势，文库包含丰富多样的抗体重链、轻链序列，以及实验测量得到的抗体适应度（丰度）数据。
2. 多目标抗体筛选优化提升效率
传统基于实验的抗体发现，往往每次筛选一个指标，难以一步到位筛选出各项指标均满足要求的成药抗体，AI辅助抗体发现可以同时评估、优化抗体的亲和力、人源化程度、免疫原性和可开发性，极大地提高了抗体药发现的效率。
3. 加速抗体设计和优化
AI技术可以通过分析大量的抗体序列数据，预测和优化抗体的氨基酸序列，提高其稳定性、亲和力和特异性。AI还可以快速预测抗体的三维结构，帮助理解抗体与抗原的相互作用，从而优化抗体设计，并可从历史数据中学习，预测哪些抗体设计和优化策略最有可能成功。
4. 降低成本和时间
传统基于实验的抗体发现，通常只能从抗体文库或实验动物体内的实际存在的抗体进行筛选，而通过AI预测和模拟，扩大了抗体序列的筛选范围，提高了抗体筛选的成功率，可减少不必要的实验次数，从而降低实验成本和时间。
