ライブラリ不要、機械学習を用いた抗体のヒト化
抗体をヒト化する際には、開発要件を満たし、もとの抗体と同じ親和性を担保するために、骨の折れるライブラリ配列の構築やタンパク工学を用いた改変を繰り返す必要があります。
Twist Biopharma Solutions は、下記の技術を組み合わせてヒト化配列を自動生成するアルゴリズムを開発しました。
構造モデリング
機械学習
ディープラーニング
CDR グラフト
この in silicoヒト化プラットフォームを用いれば、抗体ライブラリを構築、テストすることなく、お手持ちのマウス抗体、VHH 抗体、キメラ抗体からヒト化配列を迅速に生成できるため、ヒト化の時間が半分以下に短縮されます。
ライブラリ不要、機械学習を用いた抗体のヒト化
抗体をヒト化する際には、開発要件を満たし、もとの抗体と同じ親和性を担保するために、骨の折れるライブラリ配列の構築やタンパク工学を用いた改変を繰り返す必要があります。
Twist Biopharma Solutions は、下記の技術を組み合わせてヒト化配列を自動生成するアルゴリズムを開発しました。
構造モデリング
機械学習
ディープラーニング
CDR グラフト
この in silicoヒト化プラットフォームを用いれば、抗体ライブラリを構築、テストすることなく、お手持ちのマウス抗体、VHH 抗体、キメラ抗体からヒト化配列を迅速に生成できるため、ヒト化の時間が半分以下に短縮されます。
作成方法
親和性、安全性、有効性プロファイルを維持
In Silico技術を用いたリスクのないヒト化
Twist は、何百万ものヒト抗体配列で訓練した強力な機械学習アルゴリズムの開発と検証を行い、単なる推測にとどまらない、親和性、機能性、開発性を保持する可能性の高いヒト化抗体配列を設計することに成功しました。
深い専門性に裏付けられたワークフロー
当社の抗体専門家チームは、さまざまな候補抗体を用いてヒト化プロセス技術を向上させてきました。当社の in silico プラットフォームはH鎖およびL鎖（またはL鎖のみ）をもとに、構造モデリング、機械学習アプローチ、CDR グラフトを使ってヒト化配列を生成します。
臨床開発を強力にサポート
ヒト化した配列は、抗体発現、抗原結合性評価に加えて、結合性の向上、特異性向上、薬物動態（PK)の最適化が必要な場合があります。遺伝子のハイスループット合成、抗体発現、親和性試験、Twist Antibody Optimization を組み合わせることで、Twist はヒト化した抗体配列の臨床使用を短期間で可能にします。
作成方法
親和性、安全性、有効性プロファイルを維持
In Silico技術を用いたリスクのないヒト化
Twist は、何百万ものヒト抗体配列で訓練した強力な機械学習アルゴリズムの開発と検証を行い、単なる推測にとどまらない、親和性、機能性、開発性を保持する可能性の高いヒト化抗体配列を設計することに成功しました。
深い専門性に裏付けられたワークフロー
当社の抗体専門家チームは、さまざまな候補抗体を用いてヒト化プロセス技術を向上させてきました。当社の in silico プラットフォームはH鎖およびL鎖（またはL鎖のみ）をもとに、構造モデリング、機械学習アプローチ、CDR グラフトを使ってヒト化配列を生成します。
臨床開発を強力にサポート
ヒト化した配列は、抗体発現、抗原結合性評価に加えて、結合性の向上、特異性向上、薬物動態（PK)の最適化が必要な場合があります。遺伝子のハイスループット合成、抗体発現、親和性試験、Twist Antibody Optimization を組み合わせることで、Twist はヒト化した抗体配列の臨床使用を短期間で可能にします。
完全ヒト化抗体の親和性評価
Twist の迅速なヒト化プログラムを用いて３つのマウス抗体のヒト化を実施。完全ヒト化配列にも関わらず、一部の候補配列においてキメラ抗体より親和性が向上する例がありました。
完全ヒト化抗体の親和性評価
Twist の迅速なヒト化プログラムを用いて３つのマウス抗体のヒト化を実施。完全ヒト化配列にも関わらず、一部の候補配列においてキメラ抗体より親和性が向上する例がありました。
技術資料
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製品シート
ウェビナー
ポスター
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