AstraZeneca har bevilget $247 millioner til å finansiere AI-legemiddelutviklingsselskapet Abscis arbeid med å utvikle et antistoff mot kreft.
Absci bruker sin generative AI-oppdagelse av legemidler plattform for å oppdage potensielle nye legemidler, og validerer deretter disse i våtlaboratoriene.
Med det AstraZeneca-støttede prosjektet vil Absci forsøke å lage et antistoff som binder seg til et spesifikt onkologisk mål. Selskapet har ennå ikke avslørt hvilken type kreft det retter seg mot med dette prosjektet.
Antistoffer er et attraktivt potensial for nye legemidler fordi de er svært selektive når det gjelder hvilke mål de binder seg til, og fordi de gir minimale immunogene effekter. Det er imidlertid vanskelig å finne et nytt antistoff med spesifikke egenskaper som er lett å produsere.
Antallet mulige proteinkombinasjoner for å lage ulike antistoffer er praktisk talt ubegrenset. Så for å finne et antistoff som gjør det du vil at det skal gjøre, må du gjette og prøve deg frem.
Dette gjør tradisjonell antistoffoppdagelse svært tids- og ressurskrevende. Det innebærer screening av store immune eller syntetiske biblioteker for å finne potensielle antistoffkandidater. Disse kandidatene må deretter syntetiseres før man kan bekrefte om de vil binde seg optimalt til målmolekylet.
Abscis Integrated Drug Creation-plattform bruker maskinlæringsmodeller som er trent opp på våtlaboratorieanalyser, eller eksperimentelle prosedyrer, og genererer milliarder av protein-protein-interaksjonsdata.
AI-modellen lærer seg de underliggende tekniske prinsippene som gjør at ulike proteiner oppfører seg som de gjør. Plattformen bruker sin generative AI-motor til å skape syntetiske antistoffer de novo, eller fra bunnen av, i en null-shot-tilnærming.
For antistoffer betyr en null-shot-tilnærming at kandidatproteinene som AI-en genererer, er basert på første prinsipper, i stedet for å basere seg på historiske data om andre proteiner som er kjent for å binde seg til et spesifikt patogen.
Ved hjelp av kunstig intelligens kan man mye raskere og mer nøyaktig "gjette" hvilke proteiner som potensielt kan være verdt å undersøke, enn ved en menneskelig "hit-and-miss"-tilnærming.
Deretter valideres kandidatproteinene eksperimentelt i Abscis våtlaboratorier. AI-plattformen for proteindesign fremskynder oppdagelsen av legemidler ved å fullføre syklusen med datainnsamling, AI-drevet design og våtlaboratorievalidering i løpet av omtrent seks uker.
Administrerende direktør Sean McClain i Absci sier om samarbeidet med AstraZeneca: "AstraZeneca er ledende i utviklingen av nye behandlinger innen onkologi, og vi er glade for å samarbeide med dem om å utvikle en terapeutisk antistoffkandidat som har potensial til å forbedre livet til kreftpasienter."
AstraZenecas økonomiske engasjement i prosjektet er et lovende tegn på at selskapet ser optimistisk på mulighetene for å lykkes. Bruk av kunstig intelligens for å fremskynde utviklingen av kreft legemidler vil ha stor innvirkning på pasientenes liv, så vel som på Big Pharmas økonomi.
