Obat yang lebih besar (> 500 Da) dapat memicu respons imun yang menetralkan, terutama jika obat tersebut diberikan berulang kali, atau dalam dosis yang lebih besar. Ini membatasi efektivitas obat-obatan berdasarkan peptida dan protein yang lebih besar (yang biasanya lebih besar dari 6000 Da). Dalam beberapa kasus, obat itu sendiri tidak imunogenik, tetapi dapat diberikan bersama dengan senyawa imunogenik, seperti yang kadang-kadang terjadi pada Taxol. Metode komputasi telah dikembangkan untuk memprediksi imunogenisitas peptida dan protein, yang sangat berguna dalam merancang antibodi terapeutik, menilai kemungkinan virulensi mutasi dalam partikel lapisan virus, dan validasi usulan terapi obat berbasis peptida. Teknik awal terutama bergantung pada pengamatan bahwa asam amino hidrofilik terwakili secara berlebihan di daerah epitop daripada asam amino hidrofobik; Namun, perkembangan yang lebih baru bergantung pada teknik pembelajaran mesin menggunakan basis data epitop yang sudah diketahui, biasanya pada protein virus yang dipelajari dengan baik, sebagai perangkat pelatihan. Basis data yang dapat diakses publik telah dibuat untuk katalogisasi epitop dari patogen yang dikenal dapat dikenali oleh sel B. Bidang yang muncul dari studi imunogenisitas berbasis bioinformatika disebut sebagai imunoinformatika. Immunoproteomics adalah studi tentang sejumlah besar protein (proteomik) yang terlibat dalam respon imun.
Apa yang bukan cara yang digunakan untuk memprediksi imunogenisitas peptida dan protein?
Metode komputasi
Metode komputasi
Apa PRI
yang PRR
bukan NEG
cara NNO
yang PRR
digunakan VBP
untuk PPO
memprediksi VBT
imunogenisitas NNO
peptida NNO
dan CCN
protein NNO
? PUN