Generative ML
配列空間の探索では、有望な抗体バリアントの候補数が膨大になります。生成機械学習モデルにより、リード分子を起点とした多様な変異体を効率的に提案します。
Focus
Antibody Variant Generation
Approach
Generative Machine Learning
The Solution
リード配列を起点に、生成モデルで多様な変異候補を提案し、予測と選抜を経て実験に回す、という設計フローに関心しています。本記述は方法論の説明であり、特定の公開論文の実験規模・結果を自社実績として示すものではありません。
取り組みの方向性
生成と評価の反復により、探索の効率と解釈可能性を高めることを目指します。具体的な結合改善倍率などの数値は、当社の自社実験結果として掲げていません。