Gesteigerte Antikörperentwicklung dank KI-gestützten Library-Designs

Library-Spezifikationen

Mit Deep Learning als Basis stellt die Twist AI Hypermutated scFv Library eine vielseitige Plattform für die Antikörperidentifizierung dar. Das für die Library verwendete neurale Netzwerk wurde mit Millionen Antikörpersequenzen gefüttert und erzeugte so diverse Antikörperrepertoires. Dieser Prozess ähnelt der natürlichen Hypermutation und Rekombination von B-Zell-Rezeptoren.

Die Library begrenzt die Diversität in der Complementary-Determining Region 1 (CDR1) und der Complementary-Determining Region 2 (CDR2) und erhöht zugleich die Diversität in CDR3. Die vier Schwerketten-Leichtketten-Kombinationen (VH3-23/VK1-39, VH3-23/VK3-20, VH1-69/ VK1-39 und VH1-69/VK3-20) umfassen jeweils 200 verknüpfte HCDR1-HCDR2-Sequenzen mit 100.000 HCDR3s sowie 100 verknüpfte LCDR1-LCDR2-Sequenzen mit 10.000 LCDR3s. Die kombinatorische Assemblierung ergibt eine vollhumane scFv-Library mit 400.000 HCDR3s, 40.000 LCDR3s sowie einer Diversität von 1 x 109.

Library-Panning und Screeningprozess

Vom Panning zum funktionellen Assay in 10–12 Wochen. Am Prozessbeginn steht ein Phagenscreening der diversen Twist Minotaur scFv Library gegen die Zielantigene, am Prozessende schließlich die Reformatierung infrage kommender Antikörperfragmente in ein komplettes IgG.

Mit einer Lizenz der Minotaur scFv Library haben Sie auch die Möglichkeit, eigene Identifizierungsprojekte auf den Weg zu bringen. Weitere informationen finden sie hier: [email protected].