最新 オンラインカジノ、世界トップ 3 の AI レースに参入し、「1 日で抗体設計」を主張

[by Ji, Yong Jun] 「人工知能 (AI) は 1 日で抗体を設計できるようになりました。パラダイム シフトが進行中であり、医薬品開発のプロセスそのものを根本的に変革しています。」

ギャラックスのパク・テヨン執行副社長は、11月27日にソウル冠岳区の本社で行われた<オンラインカジノ日本>とのインタビューでこの発言をした。

抗体の「発見」という伝統的なプロセスは、AIと融合することで「設計」のプロセスへと進化しています。これまでの抗体開発は、動物の免疫反応の誘導と膨大なライブラリーのスクリーニングに依存していましたが、この方法はしばしば「プレイメタ」アプローチと呼ばれていますが、バイオテクノロジーと AI の融合により、高度に洗練された「工学」の時代が到来しています。特に、昨年のノーベル化学賞は、タンパク質構造予測と新規タンパク質設計における AI の応用を推進した 3 人の科学者に授与され、AI 主導のペースを加速するマイルストーンとなっています。抗体分野の革新。

韓国の AI 主導の医薬品開発会社である 最新 オンラインカジノ は、この変革の最前線に浮上しています。過去 2 週間にわたり、同社は米国に本拠を置く Nabla Bio および Chai Discovery と協力し、抗体配列を完全にゼロから生成する「de novo」抗体設計プラットフォームを前進させる研究結果を発表することで、世界の製薬分野のリーダーとしての地位を固めてきました。

最新 オンラインカジノ の主な成果には、抗体発見のタイムラインを 1 年以上から 1 か月未満に短縮したこと、AI が予測した抗体の構造と実際の抗原結合構造の間の差異が原子レベルの誤差範囲内に収まることを実証したことが含まれます。この精度重視の設計能力を基盤として、同社は現在、多様な抗体モダリティの臨床適合性を向上させ、臨床成功率の向上を目的とした次の段階の準備に注力しています。

◇AI 主導の設計により、抗体発見のタイムラインが 1 年から 1 か月に短縮

パク・テヨン副社長はインタビューで「適切な抗体が偶然出現するのを待つ従来のアプローチを超え、最初から望ましい特性を備えた抗体を正確に設計できるシステムを確立した。この変化は単に効率を改善するだけの問題ではなく、抗体開発における根本的な転換点を示すものである。」

最新 オンラインカジノ は最近、同社の de novo 抗体 AI 設計プラットフォーム「GaluxDesign」が、通常 1 年以上かかる抗体発見プロセスを 1 か月未満に短縮したことを示す研究結果を報告しました。その結果、同社はわずか 50 種類の抗体設計で 315% の成功率を達成し、大規模なライブラリー スクリーニングの必要性を排除しました。このプラットフォームの精度は、抗体と抗原の結合構造の誤差を 1 オングストローム (1 Å、10 ～ 10 メートル) に狭めることでさらに実証されました。

従来の抗体発見法は、免疫応答を誘発するために標的抗原を動物に注射する免疫化、または10-6から10-9の変異体にわたる膨大な抗体ライブラリーから候補バインダーを選択するスクリーニングアプローチに主に依存していました。有望な抗体の同定に成功した場合でも、ヒト化や特性の最適化などの複雑な下流ステップによって開発スケジュールが延長され、正確な標的結合を備えた高品質の抗体を確保できる可能性は依然として不確実でした。本質的に、従来の抗体発見方法は「運任せのゲーム」に相当しました。

最新 オンラインカジノ は現在、AI を使用して抗体をゼロから「設計」するアプローチを採用しています。 「抗原の構造をAIシステムに入力し、事前に定義された結合部位の周囲に抗体を設計します。意図したとおりに結合が発生する限り、ターゲットとする抗体を確保できます」とPark氏は説明しました。

最も重要な進歩は開発時間の短縮です。 GaluxDesign では、抗体デザインの作成にわずか 1 日かかりますが、タンパク質合成、結合評価、抗体検査には約 1 か月かかります。 「現時点ではこのプロセスに約 1 か月かかりますが、評価システムをさらに最適化することで、これを 1 週間未満に短縮できると予想しています。私たちの目標は、スケジュールを年内に 1 週間に短縮することです。」と Park 氏は述べました。

◇50 の設計全体で 315% の成功率を達成、1 Å の精度を確認

Park 氏は、この研究の最も重要な成果は、GaluxDesign を使用して設計された抗体の精度にあると述べました。以前は、ライブラリーを作成するには、10,000 ～ 100,000 個の抗体を設計してスクリーニングする必要があり、多大な時間とコストの負担がかかりました。しかし、AI の統合により、この負担は劇的に軽減されました。

「これは、50 個の抗体しか設計されていない場合でも、そのうちのおよそ 30% が実際に意図した標的に結合することを意味します」と Park 氏は説明した。 「この成功率は、ELISA アッセイで目的のターゲットにシグナルが現れる一方、他のターゲットではシグナルが検出されないことを観察することによって決定されます。」

「設計した抗体の構造と、『クライオ電子顕微鏡』で確認した実際の構造を重ね合わせたところ、誤差は約1オングストロームでした。これは、水分子の水素と酸素の結合長や炭素と炭素の結合長に匹敵する精度に相当します。」と同氏は強調した。

ELISA は、抗原抗体結合シグナルを光学的に測定して、特定のタンパク質の存在と量を決定する分析技術です。一方、Cryo-EM は、電子顕微鏡を使用して極低温で生体分子を可視化し、原子分解能で構造を分析する方法です。

◇「AI抗体設計のトップの座をめぐって世界的リーダー2社と競う」

実験段階でデノボ抗体設計技術を実証した企業は世界中で少数の企業だけです。 「実際の実験を通じてこの技術を検証した企業は世界でわずか 5 社ほどです」と Park 氏は説明しました。具体的には、Nabla Bio、David Baker Group (Xaira Therapeutics ライン)、Chai Discovery、Tencent、Google DeepMind が含まれます。

「比較的少数の設計を使用して抗体の成功率を実証したのは、最新 オンラインカジノ、Nabla Bio、Chai Discovery だけです。設計精度の点で、当社は世界トップ 3 の中にあると自信を持って言えます。」と Park 氏は強調しました。

パーク氏はまた、AI操作抗体が生み出す可能性のある潜在的な価値も強調した。 「アムジェン社と締結したGenerate Biomedicines契約の場合、前払い金だけで約700億ウォン（約4,760万米ドル）、5つの標的の発見に対するマイルストーン支払いは合計3兆ウォンに上る。商品化後のロイヤリティーも収益の2桁の割合に達する」と同氏は述べた。

Park 氏は、最新 オンラインカジノ が自社の AI 設計プラットフォームを使用して、候補者の発見と最適化からライセンスアウトまでの全範囲をカバーし、世界的な製薬会社と同等の取引を確保すると予測しています。

この成果に基づいて、最新 オンラインカジノ は抗体設計研究を拡張し、既存の技術にとって依然として課題である GPCR やイオン チャネルなどの標的が難しいタンパク質を網羅するように取り組んでいます。さらに、同社は韓国内外のさまざまな製薬会社との協力を通じて、差別化されたAI設計抗体の開発を加速し、臨床試験に迅速に進む予定だ。 最新 オンラインカジノ は、多重抗体や抗体薬物複合体 (ADC) など、抗体に基づくさまざまなモダリティの開発も進めています。