患者分层
自身抗体特征可用于识别疾病亚型。这可以更好地理解潜在的致病机制，为药物发现和患者治疗决策提供信息。
可以开发预测性自身抗体生物标志物特征来识别药物应答者和非应答者，以及生物学相关的亚群。这些见解有助于疾病内分层，推动更有效、更经济的研究设计和临床试验患者的丰富。
能够在一次分析中询问许多自身抗体靶点，有助于加快具有高预测价值的特征的识别和验证。
Sengenics可以提供帮助，提供支持生物标志物特征发现的解决方案。我们的高密度蛋白微阵列分析能够直接从患者血清中高度特异性和重复性地检测与疾病相关的自身抗体。
系统性红斑狼疮（SLE）患者分层
来自发现（n=186）和验证（n=91）队列的79例SLE患者中经验证的自身抗体的无监督分层聚类热图。自身抗体聚集成四个不同的组。这些簇可能代表不同的SLE分子亚型，具有不同的疾病轨迹和不同的治疗反应。
来源：M.J.Lewis等，针对TLR和SMAD通路的自身抗体定义了系统性红斑狼疮的新亚群，《自身免疫杂志》（2018年）。
生物标志物发现
反应和不良事件预测
诊断和CDx开发
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