概要

 ライブラリ不要、機械学習支援の抗体ヒト化

抗体ヒト化には、ライブラリの構築やタンパク質工学の単調なサイクルを繰り返す作業が伴い、開発可能な親和性を保持した完全ヒト化抗体候補を設計するための労力が必要です。

Twist Biopharma Solutionsは、以下を組み合わせて自動化されたヒト化バリアントを生成する計算パイプラインを開発しました:

構造モデリング

機械学習

ディープラーニング 

CDRグラフティング 

このコンピューター上でのヒト化プラットフォームを用いて、マウス、VHH、またはキメラ抗体ヒットからヒト化抗体候補を迅速に生成し、抗体ライブラリの構築と検索を回避し、ヒト化抗体の納期を半分以上短縮します。

 ライブラリ不要、機械学習支援の抗体ヒト化

抗体ヒト化には、ライブラリの構築やタンパク質工学の単調なサイクルを繰り返す作業が伴い、開発可能な親和性を保持した完全ヒト化抗体候補を設計するための労力が必要です。

Twist Biopharma Solutionsは、以下を組み合わせて自動化されたヒト化バリアントを生成する計算パイプラインを開発しました:

構造モデリング

機械学習

ディープラーニング 

CDRグラフティング 

このコンピューター上でのヒト化プラットフォームを用いて、マウス、VHH、またはキメラ抗体ヒットからヒト化抗体候補を迅速に生成し、抗体ライブラリの構築と検索を回避し、ヒト化抗体の納期を半分以上短縮します。

利点

 

入手方法

 

グラフ

 

親和性、安全性、有効性プロファイルを維持

 

コンピューターによる、リスクを低減した抗体ヒト化

当社は、何百万ものヒト抗体配列で訓練された強力な機械学習アルゴリズムを開発および検証しており、推測を超えて、親和性、機能性、開発性を高く保持する可能性のあるヒト化抗体配列を設計します。

深い専門知識によって形作られたワークフロー

当社の抗体専門家チームは、さまざまな抗体ヒットに対してヒト化プロセスを磨き上げてきました。コンピューター上のプラットフォームを使用して、重鎖および軽鎖(または重鎖のみ)を入力し、構造モデリング、機械学習アプローチ、CDRグラフティングを組み合わせてヒト化バリアントを生成します。

臨床に一歩近づくための補完機能

ヒト化後には、発現、結合親和性の評価、あるいはさらなる親和性、選択性、薬物動態(PK)の最適化が必要になる場合があります。Twistは、高スループットなクローン遺伝子合成、迅速な抗体発現、親和性テスト、Twist Antibody Optimizationを活用して、新たにヒト化された候補を迅速に臨床に近づけます。

 

入手方法

 

グラフ

 

親和性、安全性、有効性プロファイルを維持

 

コンピューターによる、リスクを低減した抗体ヒト化

当社は、何百万ものヒト抗体配列で訓練された強力な機械学習アルゴリズムを開発および検証しており、推測を超えて、親和性、機能性、開発性を高く保持する可能性のあるヒト化抗体配列を設計します。

深い専門知識によって形作られたワークフロー

当社の抗体専門家チームは、さまざまな抗体ヒットに対してヒト化プロセスを磨き上げてきました。コンピューター上のプラットフォームを使用して、重鎖および軽鎖(または重鎖のみ)を入力し、構造モデリング、機械学習アプローチ、CDRグラフティングを組み合わせてヒト化バリアントを生成します。

臨床に一歩近づくための補完機能

ヒト化後には、発現、結合親和性の評価、あるいはさらなる親和性、選択性、薬物動態(PK)の最適化が必要になる場合があります。Twistは、高スループットなクローン遺伝子合成、迅速な抗体発現、親和性テスト、Twist Antibody Optimizationを活用して、新たにヒト化された候補を迅速に臨床に近づけます。

データ

完全ヒト化の親和性評価

Twistの迅速なヒト化パイプラインを使用して、すべてのマウス抗体が成功裏にヒト化されました。一部の候補では、トップのヒト化バリアントの親和性が、キメラコントロールと比較して若干向上しました。

グラフ

完全ヒト化の親和性評価

Twistの迅速なヒト化パイプラインを使用して、すべてのマウス抗体が成功裏にヒト化されました。一部の候補では、トップのヒト化バリアントの親和性が、キメラコントロールと比較して若干向上しました。

グラフ

技術資料

技術資料

機械学習が可能とする、より効率的な抗体工学を志向したヒト化

ケーススタディBiopharma

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