XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开发性
应用人工智能来加速和降低风险......
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选物。该方案存在不同的缺陷，使整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机流程，可以在几天内设计抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
开发双功能 PD-L1 靶向唾液酸酶作为新型癌症免疫治疗方法
为了评估靶向脱唾液酸对肿瘤细胞和免疫细胞的影响，我们在临床前模型中设计并表征了一种双功能 PD-L1 靶向唾液酸酶，因为 PD-L1 在多种类型的肿瘤细胞和免疫细胞上表达。此外，双功能 PD-L1 靶向唾液酸酶同时抑制两种正交免疫检查点通路、免疫抑制唾液酸聚糖和 PD-1/PD-L1 轴。我们生成了一种人源化抗人 PD-L1 抗体，其 PD-1/PD-L1 阻断效力可与现有的抗 PD-L1 药物阿替利珠单抗和阿维鲁单抗相媲美。随后，我们构建并筛选了多种不同配置的双功能 PD-L1 靶向唾液酸酶，并根据可开发性和效力选择了一种异二聚体分子 (E-705) 作为先导。
您应该了解的抗体新闻
2024 年 1 月 3 日，曼哈顿生物解决方案公司 (MABS) 宣布已与百奥赛图基因制药（北京）有限公司达成评估和潜在许可协议。曼哈顿生物获得了针对一种有前途的新肿瘤抗原的抗体，该抗原在多种实体肿瘤类型中异常过度表达。该协议使 MABS 能够获得通过百奥赛图基因的 RenMabTM 和 RenLite® 转基因小鼠平台产生的多种先导全人源单克隆抗体资产。曼哈顿生物将在细胞和生化测定研究中评估这些抗体，以评估结合亲和力、内化、物种交叉反应性和其他可开发性参数，以确定是否适合纳入携带 MABS 专有 RNA 靶向有效载荷的抗体治疗模式。
利用生成人工智能解锁从头抗体设计
生成式人工智能 (AI) 有可能大大提高抗体设计的速度、质量和可控性。传统的从头抗体发现需要耗费大量时间和资源来筛选大型免疫或合成库。这些方法对输出序列的控制也很少，这可能导致先导候选药物结合效果不佳且可开发性较差。几个研究小组已经引入了生成式抗体设计模型，并获得了有希望的计算机证据 [1–10]，但是，没有一种方法能够通过实验验证基于 AI 的生成式从头抗体设计。在这里，我们使用生成式深度学习模型以零样本方式从头设计针对三个不同靶标的抗体，其中所有设计都是单轮模型生成的结果，没有后续优化。具体来说，我们使用高通量湿实验室功能筛选了超过 100 万种设计用于结合人表皮生长因子受体 2 (HER2) 的抗体变体。我们的模型成功设计了抗体重链中的所有 CDR，并计算了通过结合校准的似然度。我们分别实现了重链 CDR3 (HCDR3) 和 HCDR123 设计的 10.6% 和 1.8% 的结合率，比从观察到的抗体空间 (OAS) 中随机抽样的 HCDR3 和 HCDR123 高四倍和十一倍 [11]。我们进一步使用表面等离子体共振 (SPR) 表征了 421 种 AI 设计的结合剂，发现其中三种比治疗性抗体曲妥珠单抗结合更紧密。这些结合剂高度多样化，与已知抗体的序列同一性低，并采用可变的结构构象。此外，这些结合剂在我们之前引入的自然性指标 [12] 上得分很高，表明它们可能具有理想的可开发性特征和低免疫原性。我们开源 1 HER2 结合剂并报告测得的结合亲和力。这些结果为利用生成式人工智能和高通量实验加速新治疗靶点的药物创造开辟了道路。
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
BIOCYTOGEN PHARMACEUTICALS (BEIJING) CO., LTD.
百奥赛图的抗体库是使用一系列专有的 RenMice ® 平台生成的，这些平台经过基因改造，可加速新型抗体疗法的开发。RenMab TM 小鼠携带完整的人源抗体可变区库，可生成具有高多样性、低免疫原性、突出的特异性和亲和力的全人源抗体，并表现出优异的可开发性。第二代 RenLite ® 和 RenNano ® 模型分别生成常见的轻链抗体和重链抗体，进一步促进了全人源多特异性抗体或纳米抗体的生成。RenMice 还被改造为缺乏特定的药物靶点；这些靶向敲除平台可以生成具有增强的序列和表位多样性的抗体。该平台增加了发现新物种交叉反应抗体的可能性，从而促进下游体内筛选和差异化抗体候选物的鉴定。包含可用抗体序列和特性数据的库已准备好进行立即评估和合作机会。
CAP 心肺复苏术，2023 年
本“审计函”的范围仅限于 2023 年有关铀部门采矿和加工业务的报表，特别是与铀提取和生产 U 3 O 8 形式的最终可销售产品有关的所有关键活动。矿产资产位于哈萨克斯坦六个铀矿地质省中的三个（舒萨雷苏、锡尔河和北哈萨克斯坦），总面积（地下矿区）为 2,059.27 平方公里，包括 29 个矿床/区块，分类为：23 个生产性资产（“ PP ”）；两个开发性资产（“ DP ”）和两个高级勘探性资产（“ AEP ”），根据第 (1.2.2) 节中报告的分类。此外，公司的“勘探计划”涵盖了几个不太先进的勘探资产（“EP”），这些资产也位于公司活跃的三个地区。矿产资产主要由 14 家子公司、合资企业和联营公司（“采矿子公司” - 表 1-1）持有，这些公司与公司一起直接负责铀矿开采和下游加工活动。13 家采矿子公司包括 PP，而一家采矿子公司仅包括 DP（Budenovskoye LLP）。此外，公司以自己的名义持有两家 AEP 的 100% 股份。
kepivance（palifermin）
背景Kepivance（palifermin）是一种重组人角质形成细胞生长因子，在细胞水平上起作用，可帮助保护接受高剂量化学疗法和/或放射治疗的血液学恶性肿瘤患者，然后是自体骨骨髓从严重的口腔粘膜炎中移植。kepivance通过保护将口腔和喉咙束缚在化学疗法和放射线并刺激新上皮细胞的生长和发育以积累粘膜屏障的生长和发育中，从而降低了这些患者严重口腔粘膜炎的发病率和持续时间。调节状态FDA批准的指示：鸡皮症是一种粘膜皮肤上皮人类生长因子，该因子可降低血液学恶性肿瘤患者的严重口服粘膜炎的发病率和持续时间，在自体血肿茎细胞支持下接受骨髓毒性疗法。kepivance被认为是预测大多数患者的预测≥WY3级粘膜炎的制备方案的支持性护理（1）。使用的局限性：非血液系统恶性肿瘤患者尚未确定开发性的安全性和功效。kepivance在降低血液学恶性肿瘤患者的严重粘膜炎的发生率
生物信息学驱动的新型EGFR激酶抑制剂作为抗癌治疗剂的发现：在计算机筛查和体外评估中
表皮生长因子受体EGFR抑制剂被广泛用作一线治疗，用于治疗具有EGFR突变的患者，用于治疗非小细胞肺癌（NSCLC）。然而，第二位突变（T790 m）的采集限制了疗效和开发性的抗性。因此，对这种变形的特定药物靶标的发现和开发是迫切需要的。在我们的研究中，我们使用ChemDiv多样性数据库进行基于受体的虚拟筛查以确保EGFR-TK抑制剂化学治疗剂。我们使用Autodock 4.0和Autodock Vina1.1.2和船只后调查确定了与EGFR-TK结合到EGFR-TK的ATP结合区域的四种化合物。配体显示与结合位点疏水区域的疏水相互作用，并与Met793进行氢键。配体还探索了配体 - 苯基环和lys745阳性氨基的π-系统之间的π阳离子相互作用。分子力学POISSON - BOLTZMANN表面积MM/PBSA人均能量分解分析显示，Val726，Leu792，Met793，Gly796，Cys797，Leu798和Thr844对结合能有最大的作用。对检索到的HIT化合物的生物学评估显示出对EGFR自动磷酸化的抑制活性，以及选择性凋亡诱导的对具有EGFR L858R/T790M双重突变的肺癌细胞的作用。我们的工作预期为新颖和特定的EGFR-TKIS，并确定了针对肺癌具有挑战潜力的新化合物。