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Therapeutische Antikörper-Landschaft

Antikörper als Medikamente und als Industrie – molekulare Formate (IgG-Subklasse, Fab, scFv, VHH, bispezifisch, ADC, Fc-Engineering), Entschlüsselung von Wirkstoffnamen, der Weg von der Entdeckung bis zur Zulassung, regulatorische Pfade, Entwickelbarkeit, CMC und kommerzielles Vokabular, Nanobody (VHH)-Wirkstoffe, Argumentation für Nutzerfit und Wertschöpfung eines Design-Tools oder Pitch, sowie Biotech-Arbeitgeber-Recherche und Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche.

Was ist Therapeutische Antikörper-Landschaft?

Diese Fähigkeit (Skill) unterstützt eine KI bei der umfassenden Analyse und Erläuterung der therapeutischen Antikörperlandschaft. Sie deckt alles ab, von den molekularen Formaten (z. B. IgG-Subklassen, Fab, scFv, VHH, bispezifische Antikörper, Antikörper-Wirkstoff-Konjugate, Fc-Engineering) über die Entschlüsselung von Arzneimittelnamen bis hin zum gesamten Entwicklungs- und Zulassungsprozess. Der Skill ist besonders wertvoll für Prompt-Anfragen zu spezifischen Antikörpertherapeutika, Biotech-Unternehmen, Fachbegriffen oder zur Vorbereitung auf eine Karriere in der Biotech-Branche. Er unterscheidet klar zwischen beständigem Fachwissen (z. B. Immunologie, Formate, Wirkmechanismen) und flüchtigen Fakten (z. B. aktuelle Zulassungszahlen, Pipeline-Daten), die stets über zuverlässige externe Quellen (z. B. Antibody Society, ClinicalTrials.gov) abgerufen werden müssen. Der Skill bietet darüber hinaus strukturierte Referenzen zu Themen wie Formaten, Glossar, Entwicklungsweg, Wertargumentation und Karriere, sodass die KI fundierte, kontextbezogene und präzise Antworten geben kann. Er ist für den Einsatz in KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex konzipiert, die in der Biotech-Forschung, Arzneimittelentwicklung oder im Beratungsumfeld tätig sind.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/0xcvaliente/immunology-skills/tree/HEAD/antibody-therapeutics-landscape

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Dokumentation

Was macht Therapeutische Antikörper-Landschaft?

Antikörper als Medikamente: Was das Molekül ist, welches Format es hat, wie es von einer Ziel-Idee zum Etikett gelangt und das Vokabular, das dabei verwendet wird. Dies ist der Skill für Business und Orientierung; die Werkbank, die Literatur und die Sequenzdaten haben jeweils ihre eigenen Skills.

Flüchtige Fakten werden nachgeschlagen

Ordne jede Tatsachenbehauptung in beständig oder flüchtig ein, bevor du antwortest.

  • Beständig — Immunologie, molekulare Formate, Wirkmechanismen, Assay-Prinzipien, die Form eines regulatorischen Pfades, was ein Begriff bedeutet. Aus dem Wissen beantworten.
  • Flüchtig — Wie viele Antikörper sind zugelassen, welche, Zulassungsdaten, wer besitzt oder lizenziert ein Asset, was befindet sich in welcher Studienphase, Deal-Werte, Mitarbeiterzahlen, wer hat wen übernommen. Diese jedes Mal nachschlagen und das Abrufdatum zusammen mit der Zahl angeben.

Wo nachschlagen, je nach Frage:

FrageQuelle
Zugelassen oder unter regulatorischer PrüfungTabelle der Antibody Society (kein Login), dann FDA Drugs@FDA / Purple Book, EMA-Arzneimittelseiten
Jeder therapeutische Antikörper, zugelassen oder nichtYAbS, die durchsuchbare Therapeutika-Datenbank der Antibody Society (über 2.900 Moleküle)
Kurzfristige Zulassungen und Pipeline-Übersichtder aktuelle Jahres-Review "Antibodies to watch" in mAbs (z. B. Crescioli et al., 2026)
Studien, Phase, TeilnehmerzahlClinicalTrials.gov (API v2), EU CTIS; ergänzend WHO ICTRP für eine globale Suche über die US/EU-Register hinaus
Was ein Namensstamm oder Infix bedeutetWHO INN Stammbuch und das aktuelle mAb-Nomenklaturschema
Wem gehört es, was es kostet, was als nächstes kommtDie eigenen Investor-Relations-Präsentationen und Geschäftsberichte des Unternehmens
Strukturen und therapeutische SequenzenSAbDab, Thera-SAbDab und IMGT/mAb-DB (siehe antibody-literature-search)

Wenn in der Sitzung kein Nachschlagen möglich ist, nenne die ungeprüften Fakten, anstatt plausible zu liefern. Eine erinnerte Zulassungszahl ist oft genug falsch, um wertlos zu sein, und eine erfundene ist schlimmer.

Jeden Antikörper-Wirkstoff charakterisieren

Fünf Fragen. Wenn alle fünf beantwortet sind, ist das Asset verstanden; markiere explizit alle, die unbekannt bleiben.

  1. Target und Epitop — Welches Antigen, welche Domäne oder Konformation, und ob die Bindung blockieren, agonisieren, depletieren, überbrücken oder liefern soll.
  2. Format — Subklasse, Fragment, bispezifisch, Konjugat, und was dieses Format bringt. Siehe references/formats.md.
  3. Wirkmechanismus — Die kausale Kette von der Bindung zur klinischen Wirkung: Rezeptorblockade, Agonismus, Effektor-Rekrutierung (ADCC, ADCP, CDC), Wirkstofffreisetzung, T-Zell-Umleitung, Proteinbrückenbildung, Rezeptorinternalisierung.
  4. Indikation, Linie und Population — Die Erkrankung, die Position in der Behandlungskaskade, und etwaige Biomarker-Voraussetzungen für die Eignung.
  5. Differenzierung — Was sonst noch dieses Target oder diese Indikation adressiert, und was diesen Kandidaten auszeichnet: Potenz, Halbwertszeit, Applikationsweg und Dosierung, Sicherheitsprofil, Herstellbarkeit, Preis.

Referenz

  • references/formats.md — Immunglobulin-Anatomie, IgG-Subklassen, Fragmente, VHH als Arzneimittel, bispezifische Architekturen, ADC-Anatomie, Fc-Engineering und Entschlüsselung des Arzneimittelnamens.
  • references/glossary.md — Arbeitsvokabular gruppiert nach dem Ort des Auftretens: Bindung, Entdeckung, Entwickelbarkeit, PK und Effektorfunktion, klinisch, regulatorisch, CMC, kommerziell.
  • references/development-path.md — Vom Target zum Etikett, regulatorische Wege in den USA, der EU und Norwegen, Biosimilars und was Programme scheitern lässt.
  • references/value-and-pitch.md — Nutzerfit und Wertschöpfung für ein Design-Tool oder -Ergebnis: Wer kauft was, wo liegt der Wert, was ist verteidigbar, eine Tabelle von klinischem Problem zu Eigenschaft, Verkaufsargumente für Nanobodies.
  • references/careers.md — Lesen einer Biotech-Stellenanzeige, Rollenfamilien, der IT- und Daten-Aspekt, Arbeitgeber-Recherche, Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

antibody-literature-search

Find and summarise antibody and immunology literature and public database records - papers on a target, antibody or method, the originator publication for a named mAb, UniProt entries, PDB, SAbDab and SAbDab-nano structures, Thera-SAbDab therapeutic sequences, IMGT germlines, clinical trials, patent sequences, and measured design data in Proteinbase. Use when asked what is known or published about an antigen, antibody, epitope or assay, to look up an accession, PDB ID, PMID or DOI, to summarise a paper, to profile a target before designing against it (a target dossier covering construct, structures, known binders and epitopes, orthologs, accessibility and clinical context), or to assemble evidence on an antibody target. Every identifier is resolved against the source before it is written. Use antibody-therapeutics-landscape for industry and format context, antibody-reagent-selection to choose a commercial antibody, antibody-sequence-bioinformatics to work with the sequence...

antibody-sequence-bioinformatics

Work with antibody, nanobody (VHH) and BCR sequence data - numbering schemes (IMGT, Kabat, Chothia, Martin, AHo), CDR and framework boundaries, VHH hallmark residues and cysteine checks, germline assignment with ANARCII, ANARCI, abnumber or IgBLAST, mapping CDRs onto a structure's residue numbers for loop-redesign contigs, interface contacts and hotspot coverage of a predicted complex, repertoire pipelines, the AIRR Rearrangement TSV format, clonotype grouping, humanness, and sequence liability motifs. Use when parsing, numbering, annotating, QC-ing or filtering antibody, VHH or designed binder sequences, when a CDR definition or region coordinate is in question, when a contig needs PDB residue numbers, or when writing code against AIRR, IgBLAST, ANARCI or OAS data. Every region coordinate carries the name of its numbering scheme. Use antibody-binder-design for the design workflow, antibody-literature-search to find sequences and structures, antibody-therapeutics-landscape...

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