yl23455永利的抗体发现平台XupremAb®将湿实验的优势与前沿的AI技术有机结合
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结合AI和湿实验的优势AI是一项非常强大的技术，但在结合湿实验后，才可以发挥出最大效用。我们已经建立了功能完善的抗体发现实验室，并拥有一支由AI科学家和实验生物学家组成的跨学科团队。这种协同作用可带来许多新的技术可能性，仅靠湿实验或计算都是无法做到的。
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扩大搜索空间，获得更高质量的苗头抗体在一开始就拥有尽可能多的多样化、高质量苗头分子可为抗体药物发现奠定坚实基础。我们利用AI提升现有实验方法，或者通过AI扩大苗头抗体的搜索空间。
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利用AI提高抗体工程效率，实现多目标优化我们希望减少抗体工程中的不确定性和随机突变方法。AI可以帮助我们探索更广阔的突变空间，并在选择候选分子时将多项性质同时纳入考量。
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将优良的可开发性注入每个分子可开发性是我们在发现阶段需要评估的一项重要性质。通过结合体外实验和计算方法，我们能够以超高通量和更低的成本评估可开发性。
XupremAb®是一站式的抗体发现解决方案，整个过程均融入了AI技术。该平台既可作为完整的解决方案，涵盖从靶点到临床前候选分子的整个流程，也可作为单独的子平台对外提供合作机会。
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抗体筛选
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XtraDoma®
AI驱动的杂交瘤平台，放大所得先导抗体数量
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NGS+AI挖掘免疫组库，超高通量筛选抗体
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XpeedPlay®
学习多物种天然抗体序列特征的模型算法融合噬菌体展示技术，超高速获得苗头抗体
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XuperNovo®
虚拟筛选，从头设计抗体
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新一代人源化小鼠平台
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案例
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扩大搜索空间，获得更高质量的苗头抗体
案例 1 ：对免疫组库中数百万个抗体序列进行虚拟筛选
利用XploreSeq® 对数百万个BCR进行NGS测序，识别出高置信度的苗头抗体 （左图）。
在该项目中，XploreSeq® 共预测了717个结合抗体，从中随机选择48个用于表达和检测。其中66.7% （32/48）被确认为结合抗体，只有18.6%（6/32）的结合抗体与杂交瘤筛选的苗头抗体重叠（右图）。
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利用AI提高抗体工程效率，实现多目标优化
案例2： 先导抗体的双向亲和力改造
目标：分别提高和降低先导抗体的亲和力，为双特异性抗体开发提供更多选择。
我们的AI模型生成了3组突变体，其预测亲和力相比野生型：
1) 显著提高 (目标：10倍)
2) 稍微提高 (目标：3倍)
3) 稍微降低 (目标：降低3倍)
表达和测试时，这些突变体显示出与其目标范围相吻合的亲和力（如左图所示）。
对96个突变体进行了1轮设计-合成-测试，获得一组高度优化的先导分子，其KD跨度为3个数量级，具有优良的可开发性。
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将优良的可开发性注入每个分子
案例 3 ：XcelDev® Silico根据可开发性对30多种候选抗体进行评估和排序
利用XcelDev® Silico分析了36个通过了结合和功能筛选的苗头抗体。我们预测了每种抗体的6种性质，并在0-1的范围进行评分（以颜色梯度显示）。
我们计算了整体可开发性得分，对所有36个苗头抗体进行排序。对前7个苗头抗体（红色方框）进行了达以及一系列体外可开发性测定，以验证排序的有效性。所有7个苗头抗体的测定结果均良好，Tm、SEC、AC-SINS和HIC结果如下图所示。
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36种抗体的XcelDev® Silico结果
前7位候选抗体的湿实验验证结果
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