据HUB官网3月2日消息，约翰·霍普金斯大学的研究团队设计出一种生成抗体库的新方法，该方法可加快抗体生成过程和治疗性候选抗体的发现，最大限度地降低正确免疫反应的风险，并降低整个过程的成本和时间。研究人员使用“免疫球蛋白语言模型”（IgLM）在一组5亿个真实的人类抗体序列上进行了训练，以获取现有的抗体序列并使特定区域多样化，从而产生与免疫系统产生的抗体相似的抗体，从而解决现有抗体的质量控制问题。该模型可用来为小鼠、灵长类动物和其他动物以及人类产生抗体。

消息来源：https://hub.jhu.edu/2023/03/01/new-approach-antibody-libraries/