Wat helpt bij het ontwerpen van therapeutische antilichamen? Schrijf, gezien de vorige vraag, een context waarin het antwoord voorkomt. Het kan 1 tot 20 zinnen zijn. Context:
Grotere geneesmiddelen (> 500 Da) kunnen een neutraliserende immuunrespons veroorzaken, vooral als de geneesmiddelen herhaaldelijk of in grotere doses worden toegediend. Dit beperkt de effectiviteit van geneesmiddelen op basis van grotere peptiden en eiwitten (die doorgaans groter zijn dan 6000 Da). In sommige gevallen is het geneesmiddel zelf niet immunogeen, maar kan het gelijktijdig worden toegediend met een immunogene verbinding, zoals soms het geval is voor Taxol. Er zijn berekeningsmethoden ontwikkeld om de immunogeniteit van peptiden en eiwitten te voorspellen, die bijzonder nuttig zijn bij het ontwerpen van therapeutische antilichamen, het beoordelen van de waarschijnlijke virulentie van mutaties in viruscoatdeeltjes en het valideren van voorgestelde peptidegebaseerde geneesmiddelenbehandelingen. Vroege technieken waren voornamelijk gebaseerd op de waarneming dat hydrofiele aminozuren in epitopegebieden oververtegenwoordigd zijn dan hydrofobische aminozuren; meer recente ontwikkelingen zijn echter gebaseerd op technieken voor machine learning die databases van bestaande bekende epitopen gebruiken, meestal op goed bestudeerde virusproteïnen, als een trainingsset. Er is een voor het publiek toegankelijke databank opgezet voor de catalogisatie van epitopen van ziekteverwekkers waarvan bekend is dat ze door B-cellen herkenbaar zijn. Het opkomende gebied van op bioinformatica gebaseerde studies van immunogeniciteit wordt immunoinformatica genoemd. Immunoproteomics is de studie van grote sets van eiwitten (proteomics) die betrokken zijn bij de immuunrespons.