Die Absci Corporation gab bekannt, dass es möglich ist, de novo-Antikörper in silico (über einen Computer) mit Hilfe von generativer KI zu erstellen und zu validieren. Die Fähigkeit, de novo therapeutische Antikörper in silico zu entwickeln, könnte die Zeit, die benötigt wird, um neue Wirkstoffkandidaten in die Klinik zu bringen, von bis zu sechs Jahren auf nur 18-24 Monate reduzieren und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit ihres Erfolgs in der Klinik erhöhen. Dieser neue Fortschritt ist ein wichtiger Schritt in der Branche und eröffnet das Potenzial, bahnbrechende Therapeutika auf Knopfdruck für jeden Patienten bereitzustellen.

In der Vergangenheit war die Entdeckung von biologischen Arzneimitteln riskant, zeitaufwändig und teuer, mit einer Misserfolgsquote von über 90 %. Es dauert durchschnittlich 10 Jahre und mehr als 1 Milliarde Dollar, um ein einziges neues Medikament auf den Markt zu bringen, was den Umfang und die Anzahl der Behandlungen einschränkt, die die Arzneimittelhersteller verfolgen können. Absci verwendete die generative KI mit Nullschüssen, eine Methode, bei der Antikörper so entwickelt werden, dass sie an bestimmte Zielmoleküle binden, ohne dass Trainingsdaten von Antikörpern verwendet werden, von denen bekannt ist, dass sie diese spezifischen Zielmoleküle binden.

Abscis Modell produzierte Antikörperdesigns, die sich von denen in bestehenden Antikörperdatenbanken unterscheiden, und die Zero-Shot-Designs funktionierten im Labor direkt aus dem Computer heraus u ohne den langsamen und kostspieligen Schritt der weiteren Optimierung der in silico-Designs im Labor. Abscis Durchbruch zeigt, dass generative KI eine Alternative zur traditionellen biologischen Wirkstoffforschung darstellt, die möglicherweise Behandlungen für traditionell unbehandelbare Krankheiten ermöglicht und die therapeutischen Möglichkeiten für viele andere verbessert. Skalierbare biologische Daten waren eines der größten Hindernisse für die Anwendung generativer KI bei der Entdeckung biologischer Medikamente.

Absci überwindet diese Herausforderung mit seiner patentrechtlich geschützten Hochdurchsatz-Nasslabortechnologie, die in der Lage ist, jede Woche fast 3 Millionen einzigartige KI-generierte Designs zu testen und zu validieren - weit über den Industriestandards. Diese Daten aus dem Nasslabor sind von unschätzbarem Wert für die Verbesserung generativer KI-Modelle und die Entwicklung besserer Antikörperdesigns. Absci kann diesen Design-zu-Daten-Zyklus in einem Zeitrahmen von Wochen durchführen.

Absci hat darüber hinaus gezeigt, dass das Nasslabor in der Lage ist, die Überlegenheit von de novo-Antikörperkandidaten bei der Bindung an das Zielantigen experimentell zu validieren - und das alles ohne Lead-Optimierung der In-silico-Designs - und das in Zykluszeiten von nur sechs Wochen. Absci hat Antikörper für HER2 und mehrere weitere Zielmoleküle validiert. Dies ist auch das erste Beispiel für eine generative KI-Engine, die neue therapeutische Antikörper entwickelt, indem sie die schwere Kette, die die Komplementarität der Region 3 (HCDR3) bestimmt, von Grund auf neu entwirft, wobei die Bindung an die beabsichtigten Zielmoleküle im Labor validiert wurde.

HCDR3 ist eine kritische Region, damit Antikörper an ihre Zielmoleküle binden und ihr therapeutisches Potenzial entfalten können.