抗体成药性预测¶
抗体成药性预测可以从抗体序列预测多个关键的成药性特性，包括表达量、热稳定性、聚集性等。它可以在抗体设计早期就进行成药性评估和优化。
本模型已整合进“抗体优化“任务
当您创建抗体优化任务时，抗体及其突变体的表达量、纯度会被自动计算。
功能亮点¶
- 全面的预测：预测多种关键的成药性特性，范围广泛。
- 领先的算法：同时基于序列和结构进行预测，性能更鲁棒。
- 方便使用：只需要输入抗体序列即可完成预测。
输入¶
在项目编辑器中，从“Antibody Design（抗体设计）”下拉菜单选择“Developability Prediction（成药性预测）”，提交任务。
-
抗体序列：FASTA格式的抗体序列。您可以直接输入序列，或点击“
”上传FASTA文件。抗体需包含重链和轻链，并分别标记为_H和_L。 -
任务名称：任务的名称，在同一个项目中需唯一。
模型和参数¶
您可以使用我们自研的 GeoDevPred-v2、GeoDevPred-v3（默认的模型）或GeoDevPred-v4 模型来运行本任务。
GeoDevPred-v2 模型只有一个参数，即模型需要预测的指标（Prediction targets，多选）您可以从以下选项中选择，默认为全选。
-
HEK 细胞产量, HEK Titer (mg/L)
HEK293细胞中该抗体的表达量，越高越好。
-
热稳定性, DSF (°C)
通过差示扫描荧光法（DSF）测得的 Fab（抗原结合片段）热稳定性。越高越好。
-
HIC 保留时间 (min)
具有更强疏水特性的抗体在疏水作用色谱（HIC）中的保留时间更长。越低越好。
-
加速稳定性SEC斜率
抗体的稳定性，通过加速应力条件下的体积排阻色谱（SEC）斜率测量。越低越好。
-
AC-SINS ∆λmax (nm)
亲和捕获自相互作用纳米颗粒光谱（AC-SINS）用于测试抗体自相互作用的可能性。它使用涂有抗 Fc 抗体的金纳米颗粒捕捉溶液中的抗体。如果被捕捉的抗体相互吸引，会导致光谱检测到的吸收波长变长。越低越好。
-
150 mg/mL 时的粘度 (cP)
高浓度（150 mg/mL）下抗体溶液的流动阻力。较低的粘度有利于药物制造和患者舒适度。
-
SMAC 保留时间 (分钟)
溶剂改性亲和色谱（SMAC）保留时间越长，其胶体稳定性越低。越低越好。
GeoDevPred-v3 和 GeoDevPred-v4 模型可以预测单抗的表达量和纯度。
-
表达量, Yield (mg/L)
CHO 细胞中抗体的表达量，越高越好。
-
纯度, Purity (%)
通过 SEC-HPLC 测定的抗体单体的纯度，范围0-100%，越高越好。
结果¶
结果汇总在一个CSV文件中，可以点击“
”下载。
它包含以下列（下文中的 {property} 可以被之前定义的各种成药性替换：
- name：输入抗体的名称
- VH_sequence：输入抗体重链可变区的序列
- VL_sequence：输入抗体轻链可变区的序列
- {property}：目标性质的预测值。
- {property}_std：目标性质预测值的不确定性。不确定性过高时该数据会被标红。GeoDevPred-v3 及新版模型才会在结果中输出此列。
- {property}_percentile: 目标性质的预测值在训练集中的百分位数，越高越好。