計算×実験連携
自社ラボで回す Auto Lab Loop
Focus
治療用抗体設計の支援
Approach
AI for Science / 計算×実験
The Challenge
治療用抗体設計では、結合親和性・特異性・安定性など複数の物性を同時に考える必要があります。候補配列の組み合わせは膨大で、すべてを実験で試すことは現実的ではありません。
The Solution
当社は、約1,000万円を投じて整備した自社ラボで Auto Lab Loop を運用しています。生成モデル・性質予測・能動学習・実験データ連携を組み合わせ、設計候補の提案から優先順位付け、実験結果のフィードバックまでを一連の流れとして回し、共同研究や技術相談に活かします。
取り組みの方向性
本ページは当社の関心領域の説明です。特定の第三者論文の実験数値（抗原ターゲット数、バリアント数、結合改善倍率など）を自社実績として示すものではありません。分野の先行研究は会社概要ページに出典付きで記載しています。
