范德比尔特大学医学中心正在使用一种新的AI驱动方法来改进抗体疗法的发现。
凭借来自卫生高级研究项目局（ARPA-H）的高达3000万美元的资助，范德比尔特大学医学中心的研究人员正在创建一个抗体-抗原图谱，并开发AI算法来设计抗原特异性抗体。这些工具将用于识别潜在的治疗性抗体，以便进行人体试验。
范德比尔特大学医学中心正在开发一种新的单克隆抗体发现方法，旨在提高这一过程的效率和成本效益。传统的抗体开发面临许多挑战，包括需要特定的生物样本和广泛的抗体筛选。范德比尔特大学医学中心的方法利用人工智能来解决这些问题并简化流程。
该项目的负责人Ivelin Georgiev博士表示：“我们提出的方案将解决传统抗体发现过程中的所有重大瓶颈，使其成为一个更加民主化的过程——你可以确定你的抗原目标，并且有很好的机会高效地生成针对该目标的单克隆抗体治疗。”
范德比尔特大学医学中心团队与克利夫兰诊所和哥本哈根大学的合作伙伴一起，致力于创建一个抗体-抗原图谱，开发分析图谱的AI算法，并利用AI识别各种医疗条件下的抗体。他们计划在图谱中包含超过一百万对的抗体-抗原配对，以解决当前数据多样性的不足。Georgiev博士说：“如果我们用现有的数据训练算法——其中很多数据是关于SARS-CoV-2、流感和HIV的——算法可能对这些目标很准确，但它们不太可能成功推断出新的目标。” 该项目还利用范德比尔特大学的资源，包括范德比尔特先进基因组技术和高级计算研究中心，支持工作并申请其主要抗体的IND。Georgiev博士补充道：“这将非常困难。这不是一个容易的问题，但我认为我们有一个良好的基础，我们将尽最大努力使其成功。”
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