• 利用AI驱动的发现平台获得最佳抗体

晶泰科技的抗体发现平台XupremAb®将湿实验的优势与前沿的AI技术有机结合

  • 结合AI和湿实验的优势

    AI是一项非常强大的技术,但在结合湿实验后,才可以发挥出最大效用。我们已经建立了功能完善的抗体发现实验室,并拥有一支由AI科学家和实验生物学家组成的跨学科团队。这种协同作用可带来许多新的技术可能性,仅靠湿实验或计算都是无法做到的。

  • 扩大搜索空间,获得更高质量的苗头抗体

    在一开始就拥有尽可能多的多样化、高质量苗头分子可为抗体药物发现奠定坚实基础。我们利用AI提升现有实验方法,或者通过AI扩大苗头抗体的搜索空间。

  • 利用AI提高抗体工程效率,实现多目标优化

    我们希望减少抗体工程中的不确定性和随机突变方法。AI可以帮助我们探索更广阔的突变空间,并在选择候选分子时将多项性质同时纳入考量。

  • 将优良的可开发性注入每个分子

    可开发性是我们在发现阶段需要评估的一项重要性质。通过结合体外实验和计算方法,我们能够以超高通量和更低的成本评估可开发性。

XupremAb®是一站式的抗体发现解决方案,整个过程均融入了AI技术。该平台既可作为完整的解决方案,涵盖从靶点到临床前候选分子的整个流程,也可作为单独的子平台对外提供合作机会。

子平台
  • 抗体筛选

    • XtraDoma®

      AI驱动的杂交瘤平台,放大所得先导抗体数量

    • NGS+AI挖掘免疫组库,超高通量筛选抗体

    • XpeedPlay®

      学习多物种天然抗体序列特征的模型算法融合噬菌体展示技术,超高速获得苗头抗体

    • XuperNovo®

      虚拟筛选,从头设计抗体

    • 新一代人源化小鼠平台

  • 抗体工程改造

  • 抗体可开发性

案例

  • 扩大搜索空间,获得更高质量的苗头抗体
    案例 1 :对免疫组库中数百万个抗体序列进行虚拟筛选

    利用XploreSeq® 对数百万个BCR进行NGS测序,识别出高置信度的苗头抗体 (左图)。

    在该项目中,XploreSeq® 共预测了717个结合抗体,从中随机选择48个用于表达和检测。其中66.7% (32/48)被确认为结合抗体,只有18.6%(6/32)的结合抗体与杂交瘤筛选的苗头抗体重叠(右图)。

  • 利用AI提高抗体工程效率,实现多目标优化
    案例2: 先导抗体的双向亲和力改造
    • 目标:分别提高和降低先导抗体的亲和力,为双特异性抗体开发提供更多选择。

    • 我们的AI模型生成了3组突变体,其预测亲和力相比野生型:

               1) 显著提高 (目标:10倍)

               2) 稍微提高 (目标:3倍)

               3) 稍微降低 (目标:降低3倍)

    • 表达和测试时,这些突变体显示出与其目标范围相吻合的亲和力(如左图所示)。

    • 对96个突变体进行了1轮设计-合成-测试,获得一组高度优化的先导分子,其KD跨度为3个数量级,具有优良的可开发性。


  • 将优良的可开发性注入每个分子
    案例 3 :XcelDev® Silico根据可开发性对30多种候选抗体进行评估和排序

    利用XcelDev® Silico分析了36个通过了结合和功能筛选的苗头抗体。我们预测了每种抗体的6种性质,并在0-1的范围进行评分(以颜色梯度显示)。

    我们计算了整体可开发性得分,对所有36个苗头抗体进行排序。对前7个苗头抗体(红色方框)进行了达以及一系列体外可开发性测定,以验证排序的有效性。所有7个苗头抗体的测定结果均良好,Tm、SEC、AC-SINS和HIC结果如下图所示。

    • 36种抗体的XcelDev® Silico结果

      前7位候选抗体的湿实验验证结果

AI助力探索超大规模的抗体空间
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