澳门沙金网址2158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
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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。
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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。
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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。
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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。
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抗体筛选
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XtraDoma®
AI驱动的杂交瘤平台,放大所得先导抗体数量
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NGS+AI挖掘免疫组库,超高通量筛选抗体
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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
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XuperNovo®
虚拟筛选,从头设计抗体
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新一代人源化小鼠平台
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案例
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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)。
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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。
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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。
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36种抗体的XcelDev® Silico结果
前7位候选抗体的湿实验验证结果
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