隨著抗體藥發現技術持續演進，從 Hybridoma、Single B-cell screening，
到 computational filtering、3D structure prediction 與 generative AI design，
抗體研發正逐步進入高通量與資料驅動的開發模式。
AI antibody design 除了演算法與大量 sequence 之外，
需要高通量、可靠且高品質的實驗數據，才能持續進行模型訓練與最佳化。
本次線上講座將介紹 RushData 平台，如何並行處理數千個候選抗體，
整合 antibody expression 與 testing service，從 sequence、DNA synthesis、plasmid preparation、CHO expression，到 binding、affinity 與 developability assessment，提前識別缺陷，降低下游開發風險，數天內產出後續 AI 與實驗研究可使用的 Wet-Lab Data。
