計(jì)算機(jī)模擬預(yù)測(cè)治療性抗體聚集傾向性的進(jìn)展及應(yīng)用
[Abstract]:Because of the advantages of high targeting and less adverse reactions, therapeutic antibodies have become an important research field in biotechnology industry. Many major diseases, such as tumors, autoimmune diseases, cardiovascular diseases, diabetes, Alzheimer's disease, and so on, are expected to be treated with antibody drugs. Antibody-based molecular design and targeted therapy are also the biggest growth point of biomedical industry in recent years. However, there are still some problems to be solved in the development and production of antibody drugs. Among them, the aggregation of antibody molecules is one of the key factors affecting the drug formation. Screening and designing stable and efficient antibody drugs is an important goal in the early stage of drug development. Compared with the traditional screening methods, the application of computer simulation technology to predict the aggregation tendency of proteins provides important reference information for the stability and high solubility of antibody drugs, which will effectively improve the efficiency of drug research and development. This paper mainly introduces the clustering prediction methods which have been successfully applied in the field of therapeutic antibodies, and summarizes the principles and application prospects of these methods, which provides a reference for the study of antibodies based on computer simulation.
【作者單位】: 廈門大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院分子疫苗學(xué)和分子診斷學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廈門大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院國(guó)家傳染病診斷試劑與疫苗工程技術(shù)研究中心;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(81571996) 福建省自然基金(2013J05053)
【分類號(hào)】:R945
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,本文編號(hào):2206005
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