勃林格殷格翰和IBM合作推進用于治療性抗體開發(fā)的生成式AI和基礎模型
近日,勃林格殷格翰和IBM(紐約證券交易所代碼:IBM)宣布達成協(xié)議,根據(jù)協(xié)議勃林格殷格翰將能夠利用IBM的基礎模型技術發(fā)現(xiàn)新的候選抗體,以開發(fā)高效治療藥物。
“我們非常高興能與IBM的研究團隊合作,我們有著共同的愿景將生物藥發(fā)現(xiàn)變?yōu)楝F(xiàn)實,”勃林格殷格翰生物治療藥物發(fā)現(xiàn)部門全球負責人Andrew Nixon說。“我相信通過與IBM科學家的合作,我們將開發(fā)出一種前所未有的加速抗體發(fā)現(xiàn)的平臺,從而使勃林格能夠開發(fā)并為有高度未滿足需求的患者提供新的治療方法。”
勃林格將使用IBM開發(fā)的預訓練AI模型,在勃林格的專有數(shù)據(jù)上做進一步微調(diào)。“IBM一直走在創(chuàng)建生成式AI模型領域的前沿,將AI的影響力擴展到語言領域之外,”IBM研究部加速發(fā)現(xiàn)副總裁Alessandro Curioni說。“勃林格是抗體療法開發(fā)和生產(chǎn)的領導者,我們很高興將IBM的多模態(tài)基礎模型技術提供給勃林格,以加速勃林格開發(fā)新療法的速度。”
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抗體發(fā)現(xiàn)基礎模型
治療性抗體在許多疾病的治療中都起著核心作用,包括癌癥、自身免疫性疾病和傳染性疾病。盡管技術取得了重大進步,但發(fā)現(xiàn)和開發(fā)覆蓋多樣化抗原表位的治療性抗體仍然是一個高度復雜且耗時的過程。
勃林格和IBM的研究人員將共同努力,通過計算機輔助方法加速抗體的發(fā)現(xiàn)過程。疾病相關靶標的序列、結構和分子特征信息,以及治療相關抗體分子的成功標準,如親和力、特異性和可開發(fā)性,將構成新的人源抗體序列的計算機輔助生成的基礎。這些方法依賴于新的IBM基礎模型技術,旨在提高抗體發(fā)現(xiàn)的速度和效率以及所預測抗體候選物的質(zhì)量。
IBM的基礎模型技術已經(jīng)在生成具有相關靶標親和力的生物藥和小分子藥物方面取得了成功,此次將被用于為定義的靶標設計抗體候選物,隨后使用AI增強模擬進行篩選,以選擇和優(yōu)化最佳的靶標結合物。在驗證步驟中,勃林格殷格翰將進行小規(guī)模生產(chǎn)并實驗性評估抗體候選物。未來,這些實驗室結果將通過反饋循環(huán)進一步改進計算機輔助方法。
通過與領先的學術和行業(yè)合作伙伴合作,勃林格正在構建一個領先的數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng),以加速藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā),并為改變患者生活創(chuàng)造新的突破性機會。這項工作也是IBM利用生成式AI和基礎模型加速發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造新的生物藥和小分子藥物的最新成果。今年早些時候,該公司的生成式AI模型已經(jīng)有效地預測了類似藥物的小分子的理化性質(zhì)。
IBM生物醫(yī)學基礎模型技術依賴于廣泛的異質(zhì)性公共數(shù)據(jù)集,包括蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用和藥物-靶標相互作用,以開發(fā)預訓練模型。預訓練模型可以隨后通過IBM合作伙伴的特定專有數(shù)據(jù)進行微調(diào),以提供具有目標屬性的新設計的蛋白質(zhì)和小分子。
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