Компания MoleculeMind, занимающаяся разработкой белков на основе ИИ и основанная профессором Сюй Цзиньбо — пионером в области сворачивания белков с помощью ИИ, — объявила о крупном прорыве своей собственной платформы MMDesign для конструирования новых биологических препаратов на основе ИИ. Платформа продемонстрировала целевую успешность более 90% при разработке нанотел против более чем десятка реальных мишеней с минимальным количеством экспериментальных образцов.
Традиционное открытие антител в значительной степени зависит от иммунизации животных или крупномасштабного скрининга библиотек, что часто требует отбора среди миллионов или даже миллиардов молекул-кандидатов — дорогостоящего и малоэффективного процесса, сродни поиску иголки в стоге сена. Стратегия «генерация и фильтрация» MMDesign коренным образом меняет эту парадигму, достигая 90,9% целевой успешности (доля мишеней, давших хотя бы одну эффективную молекулу) при чрезвычайно низкой пропускной способности экспериментов.
MoleculeMind систематически оценивала MMDesign на 12 терапевтических мишенях высокой ценности, включая цитокины, иммунные контрольные точки, рецепторные белки и мультитрансмембранные белки. При тестировании всего от 14 до 50 молекул-кандидатов, разработанных ИИ, на каждую мишень посредством экспрессии в «мокрой» лаборатории, 11 из 12 мишеней подтвердили специфическое связывание, что демонстрирует широкую применимость платформы для различных типов мишеней.
Что особенно примечательно, MMDesign стабильно выдавала высокоактивные нанотела с аффинностью, достигающей наномолярного (нМ) и даже пикомолярного (пМ) уровней. Для PD-L1 доля попаданий среди молекул-кандидатов достигла 86,7%, а оптимальная молекула, сконструированная de novo, продемонстрировала аффинность (KD) 7,2 нМ. Разработанные молекулы также показали исключительную новизну в пространстве конформации связывания, обеспечивая глубокую патентную защиту.
Помимо традиционных мишеней, MMDesign достигла знаковых результатов по ФНО-альфа (TNF alpha) и GPCR — двум наиболее сложным категориям мишеней в отрасли. ФНО-альфа имеет неглубокий, сильно экспонированный к растворителю интерфейс связывания, с которым ни одна предыдущая команда не смогла успешно справиться с помощью низкопроизводительного ИИ-дизайна. MMDesign выявила 7 молекул со специфическим связыванием из 14 протестированных кандидатов, при этом наивысшая аффинность достигла выдающихся 51 пМ. Для GPCR-мишеней (CCR7) 22 из 29 сконструированных de novo нанотел достигли специфического связывания с чистотой 90–99% и уровнями транзиентной экспрессии, превышающими 0,5 г/л.
Этот прорыв переводит открытие антител из парадигмы «случайного скрининга» в эру «программируемой молекулярной инженерии», потенциально сокращая сроки разработки лекарств с лет до месяцев при резком снижении затрат.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
