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龍圖騰網獲悉南京金斯瑞生物科技有限公司;上海金斯康生物科技有限公司申請的專利用于抗體藥物開發的黏度預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119032398B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202480002202.1，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權用于抗體藥物開發的黏度預測方法是由郝小虎;樊隆;付浩設計研發完成，并于2024-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于抗體藥物開發的黏度預測方法在說明書摘要公布了：本公開提供了一種用于抗體藥物開發的黏度預測方法。該黏度預測方法基于空間電荷圖SCM與機器學習模型，包括如下步驟：基于SCM值對抗體進行特征提取；將提取的特征輸入到基于機器學習的抗體黏度預測模型中，得到抗體黏度的預測值。本方法例如以隨機森林RF作為機器學習預測模型，通過AlphaFold2快速構建抗體的靜態3D結構模型，提取氨基酸殘基的SCM值作為預測模型的輸入。在預測模型訓練過程中，通過訓練樣本的黏度值來對RF模型的參數進行優化。根據本方法，只需提供抗體的可變區氨基酸序列，就可以快速、準確、廉價的通過計算得到該抗體的黏度值，以供抗體藥物開發早期有針對性的做黏度篩選，節約試錯成本。

本發明授權用于抗體藥物開發的黏度預測方法在權利要求書中公布了：1.一種抗體黏度預測方法，其特征在于，所述方法包括： 基于抗體三維結構中原子空間電荷分布情況對抗體進行特征提取； 將提取的特征輸入到基于機器學習的抗體黏度預測模型中，得到抗體黏度的預測值， 其中，所述的基于機器學習的抗體黏度預測模型采用隨機森林和支持向量機回歸中至少一種機器學習方法，并且 其中，所述的基于抗體三維結構中原子空間電荷分布情況對抗體進行特征提取包括： 使用蛋白結構預測工具對輸入的抗體序列進行建模，得到所述抗體的三維結構，其中，所述抗體序列是所述抗體的可變區氨基酸序列； 基于所述抗體的三維結構，計算抗體氨基酸殘基的SCM值，作為提取的特征， 其中，所述的基于所述抗體的三維結構，計算抗體氨基酸殘基的SCM值，作為提取的特征進一步包括： 基于所述抗體的三維結構，提取所述抗體的氨基酸殘基中每個原子的電荷值； 計算每個原子的SCM值； 基于每個原子的SCM值計算每個氨基酸殘基的SCM值， 其中，所述的計算每個原子的SCM值進一步包括： 對每個原子i，通過以下公式計算其SCM值： 其中，表示在統計范圍內的第j個原子的電荷值， 其中，所述的基于每個原子的SCM值計算每個氨基酸殘基的SCM值進一步包括： 基于所述抗體的三維結構，通過以下公式計算所述抗體的每個氨基酸殘基的SCM值，作為提取的特征： 其中，表示第k個氨基酸殘基中第i個原子的SCM值； 對抗體序列的輕鏈、重鏈分別使用ANARCI工具進行編號，編號方案采用Kabat編號，編號坐標取完整編號系統的完整坐標； 將計算得到的每個氨基酸殘基的SCM值映射到抗體序列的編號后的坐標系中，對于坐標中沒有對應氨基酸的，用0補齊；對于計算出的氨基酸殘基的SCM值大于0的情況，其SCM值用0代替。

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