Ginkgo Datapoints とベルリンに本拠を置く Apheris は本日、Antibody Developability Consortium が創設メンバーとともに発足したと発表しました。
このコンソーシアムは、業界最大の標準化された抗体開発可能性データセットを構築することで、製薬会社やバイオテクノロジー企業が製造可能性と開発可能性のリスクを早期に予測できるように設計された新しい業界コラボレーションです。
Apheris は、創薬における最大の連合データ ネットワークを強化しており、共フォールディング、結合および構造予測、ADMET、in vivo PK、抗体開発可能性、仮想細胞モデリングなどの分野にわたって大手製薬会社やバイオテクノロジー企業によって使用されています。
メンバーはプライバシーを保護しながら独自のデータへのアクセスを提供し、その見返りとして、より広範な適用領域を備えたより高性能なモデルを受け取ります。 Apheris の専門知識は、医薬品プログラム内で AI モデルの導入を推進し、各企業独自の化学と生物学に基づいて AI モデルをカスタマイズおよび微調整して、公的データが到達できない領域で機能できるようにすることにあります。
開発可能性の課題により、有望な抗体候補が効率的に患者に向けて開発されることが妨げられる可能性があります。抗体の開発可能性には、候補抗体を製造、製剤化し、臨床製品にうまく進めることができるかどうかに影響を与える生物物理学的特性が含まれます。これらの障壁を早期に予測することで、より多くの情報に基づいた候補者の選択がサポートされ、回避可能な開発時間と投資が削減される可能性があります。しかし、既存の予測モデルは、小さく断片化した一貫性のないデータセットによって制限されており、大規模な内部データセットであっても配列の多様性には制約があります。
Antibody Developability Consortium は、標準化された専用の多様なデータセットと対応する AI モデルを大規模に作成する取り組みを統合することで、このギャップに対処するために設立されました。
このコンソーシアムの創設メンバーには、アッヴィ (米国)、アルゲンクス (オランダ)、ルンドベック (デンマーク)、武田薬品 (日本) が含まれており、今後も製薬企業やバイオテクノロジー企業の参加を歓迎します。
各創設メンバーは独自の抗体配列を提供し、Ginkgo Datapoints が公的に入手可能な情報源から残りの容量を埋めて合計 10,000 個の抗体に達します。
Apheris のインフラストラクチャを使用すると、メンバーはコンソーシアムの完全なデータセットを使用して、生の独自配列を他のメンバーに公開することなく、AI モデルのトレーニング、ベンチマーク、および改良を行うことができます。
このコンソーシアムは、メンバーがコンソーシアム データセット全体でトレーニングされたモデルを開発し、その結果得られたモデルと独自の微調整された導関数を内部で適用できると同時に、メンバーが貢献する独自の配列とアッセイ データの所有権を保持できるように設計されています。
Ginkgo Datapoints は、コンソーシアムの科学的設計と実行を主導します。配列選択アプローチの設計、抗体産生の監督、コアの開発可能性エンドポイント全体にわたるハイスループットのウェットラボ特性評価の実施などを行います。
また、Ginkgo は、Apheris の安全な環境内で得られたデータセットに基づいて、基礎的な抗体開発可能性モデルをトレーニングします。
オックスフォード大学の構造生物情報学教授であるシャーロット・ディーンとミシガン大学の薬科学および化学工学教授であるピーター・テシエが独立した科学的監督を行います。
このコンソーシアムは連携して、データやインフラストラクチャを自ら構築することなく、より広範なポートフォリオ レベルの開発機能を製薬パートナーに提供します。コンソーシアムは、2027 年初めまでに初期データセットをメンバーに提供する予定です。
また、コンソーシアムは、どの薬が成功するか失敗するかを早期に予測できる新しい薬物クラスやその他の重要な特性を可能にするために、時間をかけてより複雑な抗体フォーマットを追加することも検討します。
「AIが医薬品プログラムの開発可能性の決定に影響を与えるには、製薬会社独自の分子に対してAIが機能する必要があります」とApherisのCEO兼共同創設者であるロビン・レームは述べた。
「Antibody Developability Consortium は、最大の標準化された抗体データセットと、それに基づいてトレーニングされた基礎モデルを提供します。Apheris のフェデレーション インフラストラクチャは、そのモデルを各メンバーに提供し、各メンバーが独自の環境内で独自の分子に基づいて微調整できるようにします。」
「私たちは、業界がこれまでに見たことのない最大かつ最も標準化された抗体開発可能性データセットと、それに基づいてトレーニングされた予測モデルを構築しています」と、Ginkgo Datapoints シニア ディレクターのリッチ コーエン氏は述べています。
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