推动药物研发成功合成生物学和门店
了解蛋白质绑定免疫抗体疗法的发展是至关重要的。通常,当治疗疾病,如癌症,其目的是绑定到一个单蛋白质的目标。然而,传染病时,治疗目标可以包括许多相关但不同的蛋白质。
188金宝搏备用最近采访了大卫年轻博士aα生物的联合创始人和首席执行官,以了解更多关于该公司如何利用合成生物学和下一代测序技术来测量数百万蛋白质之间的相互作用的一个试管。这使得识别潜在的药物治疗感染性疾病,包括COVID-19。
劳拉·兰斯顿(LL):合成生物学和如何下一代测序(上天)被用来驱动药物发现成功?
大卫年轻(DY):合成生物学和门店是强大的工具,可以用来生成大量的数据。基因工程细胞可以像微观试管——每一个都代表一个独特的条件来测试一个特定的假设。许多细胞可以汇集在一起,以执行数以百万计的实验在一个正常大小的试管。有大量的实验混合在一起,总会让我们分别测量每一个结果,将它与一个特定的实验。
在aα生物,我们专注于实验,测量蛋白质之间的相互作用。了解蛋白质相互作用蛋白质药物的发展至关重要,包括抗体,该函数被绑定到一个致病的目标蛋白质。抗体的发现和优化涉及到测试候选抗体和许多目标蛋白质之间的绑定来评估每个抗体的有效性和安全性。AlphaSeq平台利用合成生物学和门店测量数百万蛋白质之间的相互作用的一个试管。
AlphaSeq平台的发展开始于一个非常简单的观察——蛋白质表面涂层的两种不同类型的细胞像维可牢,导致细胞。我们想出了如何刮掉的天然蛋白质“维可牢”,代之以治疗相关的抗体和抗原。我们也知道如何使用下一代DNA测序来衡量信息粘。结果是AlphaSeq试验——我们可以把成千上万的基因工程细胞与独特的蛋白质涂层和确定哪些绑定到另一个,与力量。
我如何aα生物的方法不同与其他现有技术用于识别有前景的药物治疗传染病吗?
DY:蛋白质信息绑定任何抗体药物的发展至关重要,但有一个额外的并发症与传染性疾病。对大多数抗体,目标是绑定到一个单目标,如受体存在于癌细胞。对于传染病,由“目标”许多相关但不同的蛋白质。最著名的例子可能是流感。每个季节,这种病毒随机变异使前一年的疫苗无效,出现多个循环压力。抗体抗流感药物已经失败了,因为他们太具体到一个特定的压力。相反,传染病药物需要大——或者能够绑定到不同的变异株。
AlphaSeq独特之处在于,它允许我们衡量许多抗体绑定的成千上万的不同的目标。目前,药物开发人员识别出一种抗体绑定到一个病毒或细菌,然后测试抗体绑定到其他菌株一次。这个过程往往是非常缓慢而昂贵的发现和优化可交叉反应的抗体。使用AlphaSeq,我们可以绘制一个完整的交互网络抗体和许多目标变体之间找到那些展览大。我们还可以使用结果数据来训练机器学习模型,进一步加快发展有力和有效的药物。
我:你能详细说明如何AlphaSeq平台将用于援助发展强有力的和可交叉反应的治疗肠道和呼吸道病原体?
DY:之前我们已经表明我们可以使用AlphaSeq测量绑定抗体小组与小组之间的蛋白质的目标从肠道和呼吸道病原体。比尔和梅林达•盖茨基金会的继续支持和与腔生物科学合作,我们将应用AlphaSeq平台开发和优化有效的和可交叉反应的抗体疗法。我们将建立大型面板的抗体候选人和面板占传染病变异的目标。我们将使用AlphaSeq地图抗体和目标蛋白质之间的相互作用,并确定每个蛋白质相互作用的强度。这些数据将被用来训练机器学习模型,将预测抗体与改进的力量和大。多个迭代的机器学习和AlphaSeq抗体识别执行承诺会继续发展。
我特别感兴趣的肠道和呼吸道病原体是什么?
DY:AlphaSeq我们预计,与机器学习相结合,将会是一个有价值的工具,用于开发抗体针对各种影响发达国家和发展中国家的传染病。最初,我们将应用AlphaSeq优化抗体两个非常不同的病原体:弯曲杆菌,导致腹泻病的细菌病原体,SARS-CoV-2,病毒COVID-19负责。
我如何使用AlphaSeq平台生成的数据被用于开发机器学习(ML)模型?你能联系上在药物发现中使用毫升的好处呢?
DY:毫升需要训练数据集构建模型预测能力,和更大的和高质量的训练数据模型就会越好。优化抗体的效价和大,最有价值的定量数据,涉及到绑定很多抗体和靶蛋白变体之间的测量。AlphaSeq用于生成这种类型的数据是完美的。我们可以包括成千上万的抗体变异和数以百计的病原体的变异在一个迭代AlphaSeq化验。毫升就可以用来确定的规则驱动力量和大的目标变量和预测优化抗体。
一般来说,毫升对药物发现有巨大的影响。生物系统非常复杂,有用的趋势和模式往往隐藏在复杂性。在AlphaSeq的案例中,我们可以用一千抗体和抗原和地图的所有一千蛋白质每个抗体和抗原之间的相互作用。这是一个巨大的数据量,太多的科学家手动通过每个交互并尝试理解底层规则,允许一个特定的抗体绑定到一个特定的抗原。毫升,然而,我们完全可以那样做。如果合成生物学和门店允许我们生产和测量数据量空前,毫升使我们能够有效地解释和应用这些数据——例如,为传染病开发更有效的药物。
大卫年轻的博士。,与劳拉·伊丽莎白·兰斯顿说,高级科学技术网络作家。188金宝搏备用
