オンラインカジノ出 金クシーとソウル大学研究チームがT細胞免疫原性予測AIモデル「T-SCAPE」を開発

[ザ・バイオ チン・ユジョン記者]人工知能(AI)新薬開発会社オンラインカジノ出 金クシーは、ソウル大学の研究チームと新薬候補の「T細胞免疫原性」を正確に予測するAIモデル「T-SCAPE(T-cell Immunogenicity Scoring via Cross-domain Aided Predictive Engine)」をソウル大学の研究チームと開発し、研究結果を国際学術誌「サイエンス」に発表した。前進』。 11日に発表されました。》

「免疫原性」は、タンパク質ベースの治療薬の開発において重大なリスクと考えられる要素の 1 つであり、薬効の弱体化や治療薬に対する強い免疫反応を引き起こす可能性があります。ただし、関連データの欠如と免疫機構の複雑さにより、これを定量的に予測することは依然として課題であると同社は説明しています。

博士。この研究を共同監督した Noh Jin-seong Galax 氏は、「免疫原性に関する直接的なデータが絶対的に不足しているため、最初に AI の生物学的原理を学習するために『事前トレーニング』戦略を適用しました。」

その後、彼は次のように付け加えました。「特に、異なるデータ間の違いを減らし、共通のルールを見つける深層学習手法である『敵対的ドメイン適応』テクノロジーを適用することで、予測パフォーマンスを劇的に向上させました。」

モデル検証結果によると、T-SCAPEは「ペプチド-MHC複合体（pMHC）」の免疫原性を予測する主要なベンチマーク評価において、既存モデルを上回る最高レベルの精度を記録した。特に、実際の治療用抗体における「抗薬物抗体（ADA）」の出現の可能性を高い精度で予測でき、今後より広範な免疫原性評価の参考指標として利用できる可能性が確認されました。

オンラインカジノ出 金ックスのソク・チャオクCEOは、「今回の研究は、当社のAIベースの精密タンパク質設計能力に加え、治療薬に対する免疫反応を事前に検討するための基準点を確立したという点で意義がある。これにより、新薬候補確保プロセスにおける不確実性と試行錯誤を軽減し、新薬開発プロセスの効率を高める技術を開発する。」