AI導入によるエンドツーエンド創薬プロセスの効率化と高度化

当社の配列ベース機械学習モデルは、複数の薬剤モダリティに適用可能です。

MOLCUREのAIプラットフォームによる、SARS-CoV-2 RBDに対する新規高親和性VHH抗体の真のde novo創薬の事例をご紹介します。この創薬では、ターゲットに関する既存の抗体知識には一切依存していません。当社のAIは、正確に予測されたpM~nMレベルの親和性を持ち、幅広いエピトープをカバーする多様な候補を設計しました。生成された配列からは、83%という驚異的なサブμMヒット率を達成しています。実験データとの高い相関および独立したエピトープマッピングにより検証された本成果は、多様かつ高品質な治療用候補を迅速に見出す当社のAIの確かな能力を実証するものです。

ワークフロー

実績：高親和性を有した候補配列

MOLCUREのAIが生成した多様な抗体候補は高い親和性を示しており、実験測定の結果、83%がサブμMでの結合を達成し、トップ候補はpMレベルの親和性を示しました。この高いヒット率は、結合親和性に関するAIの強力な予測力を実証しており、有望かつ高品質な抗体リードの同定プロセスを大幅に加速させます。

実績：正確な予測

当社のAIによる結合親和性予測は高い精度を示しており、AIが予測したKD値と実際の実験測定値との間に強い相関を確認しています。この強力な予測力を活用することで、効果的な候補の優先順位付けが可能となり、実験による検証プロセスを効率化し、貴重な時間とリソースを節約することが可能になります。

実績：多様なエピトープ

当社のAIは、SARS-CoV-2 RBD上の多様なエピトープを標的とする抗体の設計に成功しました。この主要な成果は、Integral Molecularがその精密なShotgun Mutagenesisプラットフォームを用いて実施した独立検証によって後に確認されています。幅広いエピトープカバレッジを持つ候補を生み出すこの確かな能力は、最適な機能性を備えた効果的な治療用抗体を発見する可能性を大きく向上させます。

* Each KD values are measured via Octet.

Data by Integral Molecular, Inc. Structure data from PDB (7KNB)

実績：de novoデザイン

MOLCUREの生成AIは、全く新規のVHH抗体をde novoで設計し、驚異的な配列多様性と、新規生成候補としては画期的な成果であるpMレベルに達する目覚ましい高親和性を実現します。この強力な能力により、抗体探索の範囲は大幅に拡大されます。これにより、従来のライブラリによる制約を遥かに超えた探索が可能となり、新しい治療法の可能性を切り拓きます。

お気軽にご連絡ください。