La tecnología comprende un software cuyo código fuente comprende un método basado en aprendizaje automático para realizar **cambio de mutaciones puntuales en complejos antígeno-anticuerpo.** Esto **permite modificar y optimizar secuencias proteicas de anticuerpos para llevarlo a una mayor potencia y hacerlo ampliamente neutralizante** , lo que permite aumentar su espectro hacia distintas mutaciones del receptor objetivo. La herramienta además permite reposicionar anticuerpos que perdieron su afinidad (por ejemplo, por exposición previa), generar vacunas orientadas a poblaciones específicas y generar portafolios de anticuerpos con distitnas aplicaciones. El método para ejecutar el algoritmo se encuentra actualmente optimizado y genera resultados reproducibles. Se plantea el uso del software como generador de un repositorio de anticuerpos de diseño "a la medida", orientados para uso humano y animal.

Qué problema resuelve esta capacidad

El diseño de anticuerpos actualmente se ve limitado por el alto costo de las pruebas de respuesta específica que requieren para su validación, principalmente debido a que se se necesita contar con la estructura protéica totalmente caracterizada para poder estudiar su afinidad y capacidad neutralizante. Esta herramienta prescinde de las estructuras de los anticuerpos ya que utiliza modelos de clasificación entrenados para determinar sitios de unión posibles entre el receptor y la estructura esperada del anticuerpo. Adicionalmente, resuelve en menos de una hora las modificaciones que deben realizarse sobre el anticuerpo para reposicionarlo y volver a recobrar su afinidad.

Cuáles son las ventajas competitivas de esta capacidad

* Bajo costo de diseño y producción de anticuerpos. * Permite aumentar la potencia de anticuerpos específicos. * Permite generar anticuerpos ampliamente neutralizantes, lo que favorece su espectro de acción. * Permite reposicionar anticuerpos que perdieron su afinidad.

Qué más deberías saber sobre esta capacidad

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