Esta perspectiva arroja luz sobre el impacto transformador de los recientes avances computacionales en el campo de la terapéutica de proteínas, con un enfoque particular en el diseño y desarrollo de anticuerpos. Los métodos computacionales de vanguardia han revolucionado nuestra comprensión de las interacciones proteína-proteína (PPIs), mejorando la eficacia de las terapias de proteínas en entornos preclínicos y clínicos. Central en estos avances es la aplicación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, que ofrece conocimientos sin precedentes sobre los intrincados mecanismos de PPIs y facilita un control preciso sobre las funciones de las proteínas. A pesar de estos avances, las complejas sutilezas estructurales de los anticuerpos plantean desafíos continuos en su diseño y optimización. Nuestra revisión proporciona una exploración exhaustiva de los últimos enfoques de aprendizaje profundo, incluidos modelos de lenguaje y técnicas de difusión, y su papel en superar estos desafíos. También presentamos un análisis crítico de estos métodos, ofreciendo ideas para impulsar un mayor progreso en este campo en rápida evolución. El documento incluye recomendaciones prácticas para la aplicación de estas técnicas computacionales, complementadas con estudios de referencia independientes. Estos estudios se centran en métricas de rendimiento clave como la precisión y la facilidad de ejecución del programa, proporcionando un recurso valioso para investigadores involucrados en el diseño y desarrollo de anticuerpos. A través de esta perspectiva detallada, nuestro objetivo es contribuir al avance del diseño de anticuerpos, equipando a los investigadores con las herramientas y el conocimiento necesarios para navegar por las complejidades de este campo.