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2025年 方案
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工程組
- Display of Biologics
生物製劑展示 - Engineering Antibodies
抗體工程 - Machine Learning for Protein Engineering
用於蛋白質工程的機器學習
腫瘤組
- Antibodies for Cancer Therapy
用於癌症治療的抗體 - Emerging Targets for Oncology & Beyond
腫瘤學以外的新興目標 - Driving Clinical Success in Antibody-Drug Conjugates
推動抗體藥物偶聯物 (ADC) 在臨床上的成功
多特異性組
- TS: Intro to Multispecific Antibodies
培訓研討會：多特異性抗體簡介 - Advancing Multispecific Antibodies
多特異性抗體研究進展 - Engineering Bispecific and Multifunctional Antibodies
雙特異性抗體與多功能抗體工程
免疫療法組
- Advances in Immunotherapy
免疫療法的進步 - Engineering Cell Therapies
細胞治療工程 - Next-Generation Immunotherapies
下一代免疫療法
表達組
- Difficult-to-Express Proteins
難以表達的蛋白質 - Optimizing Protein Expression
優化蛋白質表達 - Maximizing Protein Production Workflows
最大化蛋白質生產工作流程
分析法組
- ML and Digital Integration in Biotherapeutic Analytics
生物製藥分析中的機器學習和數位整合 - Biophysical Methods
生物物理性手法 - Characterization for Novel Biotherapeutics
新型生物治療藥物的表徵
免疫原性組
- TS: Intro to Immunogenicity
培訓研討會：免疫原性簡介 - Predicting Immunogenicity with AI/ML Tools
使用 AI/ML 工具預測免疫原性 - TS: Bioassay Development and Analysis
培訓研討會：生物測定開發與分析
新興治療學組
- Biologics for Immunology Indications
新興治療學組 - Radiopharmaceutical Therapies
放射性藥物治療 - Next-Generation Immunotherapies
下一代免疫療法
機器學習組
- ML and Digital Integration in Biotherapeutic Analytics
生物製藥分析中的機器學習和數位整合 - Predicting Immunogenicity with AI/ML Tools
使用 AI/ML 工具預測免疫原性 - Machine Learning for Protein Engineering
用於蛋白質工程的機器學習
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