近年の技術革新、例えば次世代シーケンシング（NGS）により、大規模な抗体レパートリーデータベースの構築が可能になりました。これらのデータベースは、世界中の研究者にとって非常に貴重なリソースとなり、抗体の構造、機能、設計に関する洞察を提供します。

急速に進化する抗体研究の分野では、タンパク質間相互作用を予測するための機械学習手法がいくつか登場し、貴重なツールとなっています。これらの手法の例としては、タンパク質の構造モデル作製、CDRループ構造の解析、抗体-抗原の3次元構造ライブラリの構築などがあります。

ファージディスプレイライブラリを用いたLSTMベースの深層生成モデルによる抗体設計と親和性成熟、抗体研究への人工知能（AI）の導入はまだ初期段階にありますが、AIやバイオインフォマティクスを研究する科学者たちは、抗体設計や親和性最適化の可能性を模索しています。

人工知能（AI）および計算手法は、抗体探索および工学において強力なツールです。従来は主に低分子関連の応用で広く用いられてきましたが、計算能力の向上や革新的なアルゴリズムの発展に支えられ、AIは治療用抗体の探索と開発にも徐々に活用されつつあります。さらに、次世代シーケンシング（NGS）やVHH抗体などの関連薬剤から得られるデータ量の増加も、この進展を後押ししています。