Absci Corporation heeft de mogelijkheid aangekondigd om nieuwe antilichamen in silico (via een computer) te creëren en te valideren met behulp van generatieve AI. De mogelijkheid om de novo therapeutische antilichamen in silico te creëren kan mogelijk de tijd die nodig is om nieuwe geneesmiddelen in de kliniek te krijgen terugbrengen van zes jaar tot slechts 18-24 maanden, terwijl ook de kans op succes in de kliniek toeneemt. Deze nieuwe vooruitgang is een grote stap voorwaarts voor de industrie, die het potentieel ontsluit om met één klik op de knop baanbrekende geneesmiddelen te leveren voor elke patiënt.

Historisch gezien is de ontdekking van biologische geneesmiddelen riskant, tijdrovend en duur, met een mislukkingspercentage van >90%. Het kost gemiddeld 10 jaar en meer dan 1 miljard dollar om één nieuw geneesmiddel op de markt te brengen, waardoor de omvang en het aantal behandelingen dat geneesmiddelenproducenten kunnen nastreven, wordt beperkt. Absci gebruikte zero-shot generative AI u een methode waarbij antilichamen worden ontworpen om te binden aan specifieke doelwitten zonder gebruik te maken van trainingsgegevens van antilichamen waarvan bekend is dat ze die specifieke doelwitten binden.

Absci's model produceerde antilichaamontwerpen die anders waren dan die in bestaande antilichaamdatabases, en de zero-shot ontwerpen werkten in het lab direct uit de computer u zonder de langzame en kostbare stap van verdere optimalisatie van de in silico ontwerpen in het lab. De doorbraak van Absci demonstreert generatieve AI als een alternatief voor de traditionele ontdekking van biologische geneesmiddelen, waardoor mogelijk behandelingen voor traditioneel ongeneeslijke ziekten worden ontsloten en de therapeutische mogelijkheden voor vele andere ziekten worden verbeterd. Schaalbare biologische gegevens zijn een van de grootste obstakels voor de toepassing van generatieve AI op de ontdekking van biologische geneesmiddelen.

Absci overwint deze uitdaging met zijn eigen high-throughput wet lab-technologie, die in staat is om bijna 3 miljoen unieke AI-gegenereerde ontwerpen per week te testen en te valideren, ver boven de industriële normen. Deze gegevens uit het wetlab zijn van onschatbare waarde voor het verbeteren van generatieve AI-modellen en het creëren van betere antilichaamontwerpen. Absci kan deze cyclus van ontwerp tot gegevens in een tijdsbestek van weken realiseren.

Absci toonde verder het vermogen van zijn wet lab aan om experimenteel de superioriteit van de novo antilichaamkandidaten te valideren om te binden aan het doelantigen u dit alles zonder lead optimalisatie van de in silico ontwerpen u in cyclustijden van slechts zes weken. Absci valideerde antilichamen voor HER2 en meerdere andere doelwitten. De prestatie is ook het eerste voorbeeld van een generatieve AI-engine die nieuwe therapeutische antilichamen ontwerpt door de zware keten complementariteitsbepalende regio 3 (HCDR3) vanuit het niets te ontwerpen, waarbij het computationele ontwerp in het laboratorium is gevalideerd om te binden aan de beoogde doelen.

HCDR3 is een kritische regio voor antilichamen om te binden aan hun doelwitten en hun therapeutisch potentieel mogelijk te maken.