¿Qué ayuda a diseñar anticuerpos terapéuticos? Teniendo en cuenta la pregunta anterior, escriba un contexto que contenga la respuesta. Puede ser de 1 a 20 frases. El contexto:
Los fármacos más grandes (> 500 Da) pueden provocar una respuesta inmune neutralizante, especialmente si los fármacos se administran repetidamente o en dosis más altas. Esto limita la eficacia de los medicamentos basados en péptidos y proteínas más grandes (que suelen ser mayores de 6000 Da). En algunos casos, el fármaco en sí no es inmunogénico, pero puede administrarse conjuntamente con un compuesto inmunogénico, como es a veces el caso de Taxol. Se han desarrollado métodos computacionales para predecir la inmunogenicidad de péptidos y proteínas, que son particularmente útiles en el diseño de anticuerpos terapéuticos, la evaluación de la probable virulencia de las mutaciones en las partículas de la capa viral y la validación de los tratamientos farmacológicos propuestos basados en péptidos. Las primeras técnicas se basaron principalmente en la observación de que los aminoácidos hidrófilos están sobrerrepresentados en las regiones epítopicas que los aminoácidos hidrófobos; sin embargo, los desarrollos más recientes se basan en técnicas de aprendizaje automático que utilizan bases de datos de epítopos conocidos existentes, generalmente en proteínas virales bien estudiadas, como un conjunto de entrenamiento. Se ha establecido una base de datos de acceso público para la catalogación de epítopos de patógenos reconocibles por las células B. El campo emergente de los estudios de inmunogenicidad basados en la bioinformática se conoce como inmunoinformática. La inmunoproteómica es el estudio de grandes conjuntos de proteínas (proteómica) involucradas en la respuesta inmune.