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  • 大分子藥物的親和力改造仍面臨諸多困難

  • “所要即所得”的親和力改造：在保持關鍵性質的同時達到所需的親和力——基于AI驅動的工作流程得以實現

      • 專有的AI模型，可以搜索1025的超大突變空間

      • 高度準確的親和性和可開發性預測算法

      • 高通量合成和測試系統，可提供快速反饋

      • 獲得任何想要的親和力——較母本分子高或低

      • 維持/優化可開發性/免疫原性

      • 時間周期短

  • 案例 1提高無法展示的蛋白的親和力

    • 目標：對無法兼容展示系統的模塊蛋白進行親和力成熟

    • 得到2個突變體，包含3-4個點突變，親和力均提高了13倍

    • 對60個突變體進行2輪設計-合成-測試，獲得9個親和力提高>3倍的突變體

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  • 案例 2 先導抗體的雙向親和力調整

    • 目標：分別提高和降低先導抗體的親和力，為雙特異性抗體開發提供更多選擇

    • 我們的AI模型生成了3組突變體，其預測親和力相比野生型：

      1) 顯著提高（目標：10倍）

      2) 稍微提高（目標：3倍）

      3) 稍微降低（目標：降低3倍）



    • 表達和測試時，這些突變體顯示出與其目標范圍相吻合的親和力（如右圖所示）



    • 對96個突變體進行了1輪設計-合成-測試，獲得一組高度優化的先導分子，其KD跨度為3個數量級，具有優良的可開發性

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