计算机模拟方法和人工智能 (AI) 技术的融合正在彻底改变表位图谱，能够快速分析大量蛋白质序列，考虑氨基酸特性、结构信息和进化保守性等多种因素，并以惊人的精度精确定位潜在表位。
表位图谱不应与表位预测混淆，因为它们是根本不同的任务。
表位预测仅需要有关抗原（序列或结构）的信息，目标是确定表面的哪个残基/氨基酸可能是表位的一部分，并可能与抗体的互补位相互作用。表位预测通常以靶标为中心，不了解抗体。给定抗原上可能有多个表位。
另一方面，表位定 亚美尼亚手机数据 位需要抗体和抗原的信息，目标是预测给定抗体将特异性结合抗原的位置。因此，通过表位定位，可以确定特定的抗体-抗原结合位点。例如，两种抗体可以共享相同的表位，也可以结合不同的表位，但仍会相互竞争靶标结合，各自的表位彼此非常接近。
LENS ai 计算机表位图谱
LENS ai的计算机表位图谱提供了一种高效的高通量方法来识别抗体池中靶标上的表位。在最近的案例研究中，我们使用晶体复合物 6RPS 将 LENS ai的方法与传统的 X 射线晶体学进行了比较。在此处查看我们的案例研究。
LENS ai以精简的高通量方式提供表位识别，具有无与伦比的可扩展性。可以同时分析大量抗体-抗原复合物，并在几小时到一天内提供结果。无需生产实物。该方法适用于各种靶标类型，包括跨膜蛋白。
高可扩展性分析能力实现了范式转变：可以在研究过程的早期发现隐藏的见解，提供可操作的见解以支持多样性驱动的发现工作流程。LENS ai通过缩短总体时间和成本、简化决策、提高效率和加速临床成功之旅来帮助优化研发。
LENS ai提供额外的工作流程，还提供有关抗体位点的信息，详细说明相应抗体上的相互作用残基。如果需要，这些信息可以为进一步的计算机工程提供宝贵的见解。
表位图谱的未来趋势
在技术和计算方法的推动下，表位定位领域正在迅速发展。一些可能改变表位定位未来的关键趋势包括蛋白质和抗体 3D 结构建模的改进。特别是蛋白质-抗体相互作用预测方面的进步将有助于进一步推进计算机表位定位。用于预测多聚体的深度学习模型（如 AlphaFold 样本和 AlphaFold 3）的日益复杂化将显著提高性能和准确性。
计算机表位图谱的强大之处在于与其他先进的人工智能驱动技术的无缝集成以及计算机方法允许并行多参数分析和连续反馈循环，最终重塑和彻底改变药物发现过程。