ExScience a公司利用自动化实验室扩展生物制品设计能力

快速、准确的新型抗体生成性人工智能设计将ExScience a的能力扩展到小分子之外

对成对的人类抗体数据进行测序,以创建更好的抗体设计人工智能模型

具有专有硬件的自动化实验室,支持将人工智能设计与正在开发的高通量生物制剂分析相集成


英国牛津-(美国商业资讯)-2022年11月3日-ExScience a plc(纳斯达克:EXAI)今天宣布对其平台进行扩展,以包括人类抗体等生物制剂的设计。该公司在过去一年中一直在提高人工智能驱动的虚拟生物制品设计能力,目前正在牛津建立一个自动化生物制品实验室,以在内部产生和分析新型抗体。

ExScience a正在将生物制品设计整合到我们端到端、患者至上的人工智能平台的模块化架构中。我们已经展示了我们现有的精密医学患者组织模型分析新型抗体的能力,我们相信这种生物制剂设计能力的增加将创造出现有最强大的抗体平台之一,“ExScience a的创始人兼首席执行官安德鲁·霍普金斯教授说。我们的平衡业务模式使我们能够推进我们的流水线计划,同时也投资于平台增长。扩展到生物制品领域使我们能够将我们平台的可寻址目标世界增加近一倍。在过去的两年里,抗体代表了收入排名前50位的药物中的18种,通过增加使用人工智能和自动化设计新的人类抗体的能力,我们相信我们将能够为患者开发最有效的药物,无论是哪种方式。“

目前优化抗体的方法,即使是使用机器学习的方法,仍然依赖于通过实验筛选方法发现抗体。将生成性人工智能设计和生物制剂的虚拟筛选相结合,将允许对更广泛的抗体空间进行调查,并支持ExSciences a的目标,即在不需要筛选的情况下,为特定的目标表位从头设计其所有生物制品。

为了设计针对特定蛋白质表位的新抗体,有必要在速度和规模上生成准确的结构模型。这项技术的最初版本是由ExScience a的首席生物学人工智能科学家Charlotte Deane教授发明的,产生准确的蛋白质模型的速度比AlphaFold2快35000倍(Abanade等人。生物信息学2021)。ExScience a显著扩展了这些算法的范围、速度和集成,同时还将这些功能集成到其更广泛的平台中。ExScience a的抗体虚拟筛查方法现在的准确性比已发表的最先进水平高出三倍以上。

ExScience a人工智能方法的关键是利用观察到的人类抗体空间的知识来优化用于临床开发的生物制剂。抗体的结合部位由两条链(重链和轻链)组成。通常情况下,抗体的测序一直局限于单链,失去了抗体的真正生物学特征。该公司正在建立一个专有的成对链序列数据库,以便在更自然的环境中更好地了解抗体的复杂生物学。为了更准确地描述人类抗体空间并对其进行建模,ExScience a正在使用这些数据进行机器学习。

ExScience a的新实验室设施为其位于牛津科学园的总部增加了8,000平方英尺的面积,将自动为每种抗体产生专有数据,测量包括亲和力、免疫原性、聚集性和稳定性在内的基本品质。ExScience a的工程师正在建造专有的自动化系统



支持高通量抗体分析的硬件,以支持其多参数优化的预测模型构建。

夏洛特·迪恩教授说:“我们的战略是用优化的、完全人类的生物制剂的精密工程从头设计取代目前的实验发现技术。”“目前的方法将新结合位点的发现限制在通过动物免疫或实验室文库可以探索的范围内。通过在硅胶中虚拟设计生物的方方面面,我们可以探索更广泛的目标世界,创造更精确的靶向疗法:我们的方法是通过设计而不是发现来生产生物,由人工智能和自动化实验驱动。“

关于ExScience a
ExScience a是一家人工智能驱动的制药技术公司,致力于以最快、最有效的方式发现、设计和开发尽可能最好的药物。ExScience a开发了有史以来第一个功能性精密肿瘤学平台,以在前瞻性干预性临床研究中成功指导治疗选择和改善患者结果,并将人工智能设计的小分子应用于临床环境。我们的内部渠道专注于利用我们在肿瘤学领域的精准医学平台,而我们的合作渠道则拓宽了我们在其他治疗领域的方法。通过开创一种新的药物创造方法,我们相信最好的科学思想可以迅速成为患者最好的药物。

ExScience a总部设在英国牛津,在维也纳(奥地利)、邓迪(英国苏格兰)、波士顿(美国马萨诸塞州)、迈阿密(美国佛罗里达州)、剑桥(英国英格兰)和大阪(日本)设有办事处。

访问我们的https://www.exscientia.ai或关注我们的推特@exScience aAI。

前瞻性陈述
本新闻稿包含符合1995年“私人证券诉讼改革法”中“安全港”条款的某些前瞻性陈述,包括有关ExScience a对候选分子开发进展的期望;ExScience a候选产品的临床前研究和临床试验的时间和进展以及报告的数据;ExScience a对抗体设计产生新颖见解并建立硬件和其他系统以支持高通量生物制剂分析的能力;以及ExScience a对其精密医学平台和人工智能驱动的药物发现平台的扩展的期望。诸如“预期”、“相信”、“预期”、“打算”、“项目”、“预期”和“未来”或类似的表达方式旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性声明受预测未来结果和条件所固有的不确定因素的影响,这些不确定因素包括:ExScience a的产品开发工作的范围、进展和扩大;ExScience a及其合作伙伴临床试验的启动、范围和进展及其成本的影响;临床、科学、监管和技术发展;以及在发现、开发和商业化可安全有效地用作人类疗法的候选产品的过程中,以及围绕这些候选产品建立业务的努力中所固有的那些不确定性。除非法律另有要求,否则ExScience a不承担公开更新或修改任何前瞻性陈述的义务,无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。

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