- de novoによるCDRループ構造予測を組み込んだ、完全にガイドされたホモロジーモデリングワークフローを用いて、抗体構造 を予測する
- 親配列とその変異体に対するモデル構築を加速するために、バッチホモロジーモデリングを実行する
- 同定 また、構造 の特性評価のための予測ツールを用いて抗体配列のモデリングと選別を行い、有望なリードを優先的に選定する
抗体の設計
構造 を用いた抗体設計機能
従来のIgG形式、またはその他の形式で
配列情報から直接、抗体の信頼性の高い3D構造モデルを構築する
合理的な抗体のヒト化プロセスを効率化する
- CDRグラフト法と標的を絞った残基 変異を併用して、ヒト化抗体を生成する
- 得られた構成体の「人間らしさ」の割合を評価する
抗体と抗原の相互作用を理解し、予測する
- アンサンブルタンパク質間ドッキングによる抗体-抗原複合体の構造予測
- 実験によるエピトープマッピングデータ（例：変異導入法や質量分析法）の分解能を、ペプチドレベルから残基 レベルの詳細まで高める
- 同定 高速タンパク質間ドッキングによる有利な抗体-抗原相互作用
- 使いやすいグラフィカルユーザーインターフェースを用いて、予測されたタンパク質間相互作用を調査・分析する
潜在的な法的責任を早期に特定することで、開発リスクを軽減する
- 同定 また、構造 の特性評価のための予測ツールを用いて抗体配列のモデリングと選別を行い、有望なリードを優先的に選定する
- 翻訳後修飾および化学反応性が見込まれる表面部位を特定する
- 計算機を用いたタンパク質表面解析により、集合の発生が予想される箇所を特定する
インシリコによる抗体の設計
- 残基 置換が結合親和性、選択性、および熱安定性に及ぼす影響を正確に予測する
- 残基 スキャンFEP+ を用いて、ラムダダイナミクスを活用し、同定 の高品質なタンパク質バリアントを迅速に生成
- 「Protein Mutation」FEP+ を用いて、実験的に決定された相対自由エネルギーを約 1 kcal/mol 以内の精度で再現し、抗体候補の選定を精緻化する
- 扱いやすい計算ワークフローを用いて、多パラメータ最適化を実行します。例えば、安定性、親和性、交差反応性、凝集傾向、および翻訳後修飾のリスクを同時に最適化します。
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