在治疗性抗体开发的背景下，识别和表征靶抗原上的表位对于设计高度特异性和有效的基于抗体的治疗方法至关重要。
表位分类数据可以快速确定最有希望的候选药物的优先次序，并允许更有针对性的优化和先进的抗体工程策略。此外，表位分类数据可以深入了解抗体的作用机制和功能特性。
表位分类能够提供针对不同表位的多样化抗体，这对于开发需要协同/增强广度和效力的治疗应用的抗体混合物尤为重要。
最后，表位正成为药物专利的重要组成部分，并被用于支持专利的新颖性。在此背景下，表位分级将成为生命科学专注于基于新表位生成新知识产权并避免潜在专利纠纷的重要工具。
表位分类方法
基于无标签生物传感器的分类
表面等离子体共振 (SPR) 或生物层干涉 (BLI) 等光学技术如今已成为进行表位结合研究的黄金标准。
通常，抗体首先固定在传感 澳大利亚手机数据 器表面，然后与 靶抗原复合，之后第二抗体将在表面循环。第二抗体与传感器没有结合信号表明测试抗体之间存在竞争，因此靶向相似或重叠的表位。
尽管实验性表位分级方法在分辨率和通量方面一直在发展，但它们仍然受到库大小的限制，无法扩展到大量相互作用。因此，现在的重点转向计算表位分级方法，这种方法能够对整个抗原特异性抗体库进行 可扩展的计算机表征。
为什么进行计算机表位分类？
新一代测序技术的进步使抗体库数据呈指数级增长，甚至可以轻松挑战目前可用的最高通量实验技术。因此，计算机表位分类方法将成为提高抗体开发生产力和效率的关键。