簡介：

抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。

我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。

 優勢：

1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍

2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率

3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。

圖1：深度學習算法預測蛋白質相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1%

圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證