MoleculeMind, компания за дизайн на протеини с изкуствен интелект, основана от професор Xu Jinbo – пионер в сгъването на протеини с изкуствен интелект – обяви голям пробив със своята самостоятелно разработена платформа MMDesign за базиран на изкуствен интелект de novo биологичен дизайн, постигайки над 90% целеви процент на успех в дизайна на нанотела в повече от дузина мишени от реалния свят с минимални експериментални проби.
Традиционното откриване на антитела разчита до голяма степен на имунизация на животни или широкомащабен библиотечен скрининг, често изискващ скрининг сред милиони или дори милиарди кандидат молекули – скъп, нискоефективен процес, подобен на намирането на игла в купа сено. на MMDesign “генериране и филтриране” стратегията фундаментално променя тази парадигма, постигайки 90,9% целева успеваемост (пропорцията на целите, даващи поне една ефективна молекула) с изключително ниска експериментална производителност.
MoleculeMind систематично оценява MMDesign в 12 терапевтични цели с висока стойност, включително цитокини, имунни контролни точки, рецепторни протеини и мулти-трансмембранни протеини. Със само 14 до 50 проектирани от AI кандидат молекули, тествани за всяка мишена чрез експресия в мокра лаборатория, 11 от 12 мишени потвърдиха специфично свързване — демонстрирайки широката приложимост на платформата в различни типове мишени.
Най-забележително, MMDesign последователно доставя силно активни нанотела с афинитет, достигащ наномоларни (nM) и дори пикомоларни (pM) нива. За PD-L1 степента на попадение на кандидат-молекула достига 86,7%, като ново проектираната оптимална молекула постига афинитет (KD) от 7,2 nM. Проектираните молекули също демонстрираха изключителна новост в свързващото конформационно пространство, установявайки дълбока патентна защита.
Отвъд конвенционалните цели, MMDesign постигна забележителни резултати за TNF алфа и GPCR – две от най-предизвикателните целеви категории в индустрията. TNF alpha представя плитък, силно изложен на разтворител свързващ интерфейс, който нито един предишен екип не е успял да се справи успешно с нископроизводителен AI дизайн. MMDesign постигна 7 специфични свързващи молекули от 14 тествани кандидати, като най-високият афинитет достига необикновените 51 pM. За GPCR мишени (CCR7), 22 от 29 de novo проектирани нанотела постигнаха специфично свързване с 90-99% чистота и преходни нива на експресия над 0,5 g/L.
Този пробив премества откриването на антитела от a “случаен скрининг” парадигма в ерата на “програмируемо молекулярно инженерство,” потенциално намаляване на сроковете за откриване на лекарства от години на месеци, като същевременно драстично намалява разходите.
Source link
Like this:
Like Loading…
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта