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
動物免疫と免疫レパートリー解析で得たリード分子を起点に、生成モデルが抗体バリアントを設計します。各ラウンドで新たな変異候補を供給し、多タスク予測と能動学習で次に実験する候補へと絞り込みます。EGFR、IL-6、HER2、OSM にわたる設計・評価の全体で、1,800以上のユニークなバリアントが生成・検証されました。
The Achievement
生成と実験の反復により、探索空間を系統的にカバーし、結合改善につながる変異パターンを蓄積しました。全ターゲットで結合が3–100倍改善した候補が得られ、治療関連レンジ（100 pM付近）の最良結合体も同定されています。