AI Hypermutated scFv Library

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人工知能の力を駆使

Twist AI Hypermutated scFv Library（AI ベース超変異化 scFv ライブラリ）は、人工知能（AI）を利用して、完全ヒト抗体配列で合成抗体ライブラリの設計を補強します。ニューラルネットワークが B 細胞受容体の遺伝子再構成と体細胞超変異を模倣しており、開発性を考慮して抗体を生産します。

このユニークなライブラリは、あらゆる適応症を対象とした抗体医薬品の発見と開発に力を発揮します。

開発に対して最適化された scFv 抗体を作製

複数のバックボーン上に構築され、機能が最適化された、製造性の高い実証済みフレームワーク
完全ヒト抗体配列
1 x 109 diversity

AI でユニークかつ自然な抗体レパートリーを開拓

何百万もの抗体配列で学習させた設計アルゴリズム
AI が B 細胞受容体の自然な発現を模倣
遺伝子再構成と体細胞超変異により生じる多様性を取り込む

合成ライブラリの利点

免疫不要のためパニングから機能評価まで 10 ～ 12 週間
有効な配列空間にフォーカス
複数の標的を同時にスクリーニング可能

ライブラリの仕様

ディープラーニングを用いて設計された Twist AI Hypermutated scFv Library は、抗体の開発に対して汎用性の高いプラットフォームとなります。ライブラリの設計に用いられるニューラルネットワークは、何百万もの抗体配列をマイニングし、B 細胞受容体における自然な遺伝子再構成と体細胞超変異に類似したプロセスで多様な抗体レパートリーを生成します。

このライブラリは、相補性決定領域１（CDR1）と２（CDR2）の多様性を制限し、CDR3 の多様性を最大化しています。重鎖と軽鎖の組み合わせ４種（VH3-23/VK1-39、VH3-23/VK3-20、VH1-69/VK1-39、VH1-69/VK3-20）にはそれぞれ、200 種類の HCDR1-HCDR2 結合配列と 100,000 種類の HCDR3、100 種類の LCDR1-LCDR2 結合配列と 10,000 種類の LCDR3 が組み込まれています。これらを組み合わせて構築することで、40万個のHCDR3と4万個のLCDR3を含む、多様性が1 x 109の完全ヒトscFvライブラリが得られます。

CDR 配列の長さの多様性がヒトのレパートリーにおける分布と一致

AI Hypermutated scFv Library における配列は、自然に発生するヒト抗体のデータベース全体から慎重に選択したサブセットを用いた計算で得られます。例として IGHV3-23 の CDR1、CDR2、CDR3 について見てみると、それらの抗体配列の長さの分布（紫）は天然のヒト抗体レパートリー（黒）に酷似していることが分かります。

ライブラリのパニングとスクリーニングのプロセス

10 ～ 12 週間でパニングから機能アッセイまで実施できます。このプロセスは、標的抗原に対する多様な Twist ミノタウロス scFv ライブラリのファージスクリーニングから始まり、候補となる抗体断片を完全長 IgG に再構成することで終了します。

また、ミノタウロス scFv ライブラリのライセンスを取得して、貴社内で探索プロジェクトを開始することも可能です。詳細につきましては、までお問い合わせください。

概念実証（Proof of Concept）データ

Twist AI Hypermutated scFv Library は、コロナウイルス表面上の重要なタンパク質である SARS-CoV-2 スパイクタンパク質 S1 に対するパニングに使用でき、望ましい特性を持つユニーククローンを同定することに成功しました。親和性は表面プラズモン共鳴によって決定され、活性は競合アッセイで実証されました。

抗 S1 抗体の直接結合によるキネティクス

AI Hypermutated scFv Library を用いて、高い結合親和性を持つ SARS-CoV-2 S1 抗体のリードを効率的に見出すことができます。

VERO E6 細胞に対する強力な結合阻害（FACS 解析）

AI Hypermutated scFv Library から得られた抗 S1 抗体パネルは、ACE2 発現 VERO E6 細胞に対する S1 結合の阻害作用を示しています。代表的なクローンである TB268-14 のフローサイトメトリープロットは、母集団と比較して、トランスフェクタント集団におけるシフトを示しています。