KI/ML-gestützte Affinitätsreifung

Schnelle und skalierbare Methoden zur Verbesserung der Antikörperaffinität

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VORTEILE

Optimieren Sie die Bindungsstärke, keine Librarys erforderlich

Die Verbesserung der Affinität Ihrer Lead-Strukturen ist notwendig, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und in präklinische Phasen vorzudringen.   Die Plattform für künstliche Intelligenz (KI) der nächsten Generation von Twist Biopharma Solutions kann die Affinitätsreifung von Lead-Antikörperstrukturen steuern, ohne dass eine eigene Library erstellt werden muss. Zusammen mit unserer In-silico-Humanisierung und einer Reihe von Plattformen zur Optimierung von Twist-Antikörpern (TAO) können unsere Fähigkeiten zur Affinitätsreifung die Größenordnung typischer Workflows von Monaten auf Wochen reduzieren.

Schnelle und skalierbare Affinitätsverbesserung

Twist hat eine KI/ML-gestützte Plattform für die Affinitätsreifung entwickelt, die den Aufbau einer individuellen Library und ein Phagen-Display-basiertes Screening überflüssig macht. Unsere automatisierte Plattform bewertet mühelos ein breites Spektrum an Sequenzabschnitten und liefert so schnell ein vielfältiges Panel von Antikörpern für Affinitätstests.

Ein auf Geschwindigkeit ausgelegter Workflow

Wir generieren schnell bis zu 96 Varianten und erhalten dabei die positionsbasierte Diversität in den CDRs aufrecht. Wir stellen einen motivbasierten Bericht zur Rückverfolgbarkeit zur Verfügung, um potenzielle Probleme mit der nachgelagerten Entwicklung zu identifizieren. Twist stellt eine visuelle Karte der vorgeschlagenen Varianten zur Verfügung und sorgt dafür, dass alle potenziellen Kandidaten bewertet werden.

Integrierte Funktionen zur Verkürzung Ihrer Zeit bis zur Markteinführung

Die Affinitätsreifungspipeline von Twist lässt sich nahtlos in unser umfassendes Angebot an komplementären Express-Angeboten integrieren und bietet so eine ganzheitliche Lösung für die Optimierung von Antikörpern. Indem Sie unsere KI-gesteuerte Affinitätsreifung in Ihr Programm einbeziehen, können wir einen kostengünstigeren und schlankeren Weg hin zur klinischen Anwendung ermöglichen.