David Baker 氏が科学顧問を務めているこの新興企業は、世界最大のタンパク質相互作用データベースをリリースし、8 ラウンドの資金調達を受けています。
タンパク質間相互作用 (PPI) は細胞生命活動の重要な部分であり、細胞の生理機能 (細胞シグナル伝達、代謝反応、遺伝子発現など) の制御と維持に不可欠な役割を果たします。
しかし、現在、PP1 データベース内のデータは比較的少なく、最新の結合親和性データ セット (PDBbind+) には 3,176 のデータしかありません。
Dyno Therapeutics のシニア機械学習エンジニア、Abihishaike Mahajan 氏は、「ウェットラボのイノベーションが生物学における AI 革命を導く」という記事の中で、AlphaFold によって達成された革命的な進歩は再現することが非常に困難である最も重要な理由はデータであると指摘しました。 。「既存のデータはほぼすべて使い尽くしており、未学習のタンパク質構造と配列が不足しつつあります。」
同氏はまた、生物学分野の高品質データは複雑な根底にある分布を特徴とし、重要な生理現象との相関性が高く、大規模な収集に適していると紹介した。ただし、「上記 3 つの要件を満たすデータ型は枯渇しました。」
記事アドレス:
https://www.owlposting.com/p/wet-lab-innovations-will-lead-the
バイオテクノロジーのスタートアップ A-Alpha Bio は、このデータ不足に対処しようとしています。世界最大のタンパク質相互作用データベース AlphaSeq をリリース。データ セットには 7 億 5,000 万を超える測定値が含まれており、毎月 300 万から 5,000 万のデータ ポイントの速度で急速に拡大しています。
AlphaSeq データセットの「過去と現在」
AlphaSeq で使用される手法は、2017 年に David Baker の研究室によって発表された「酵母交配の再プログラミングによるタンパク質間相互作用のハイスループット特性評価」というタイトルの研究論文に由来しています。A-Alpha Bio の設立は、この研究成果を発展させたものです。
この論文では、タンパク質間相互作用データの大規模収集のための A-Alpha Bio の手法を初めて紹介し、SynAg がライブラリ間スケールでタンパク質間相互作用ネットワークのハイパス解析を実行できることを実証しています。完全に定義された細胞外環境の定量的特性評価。このメソッドは正式に命名された AlphaSeq と非常によく似ているため、Mahajan はブログでこのメソッドを AlphaSeq と呼んでいます。
用紙のアドレス:
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1705867114#sec-2
2022年、A-Alpha Bioは、「SARS-CoV-2ペプチドに対する104,972個の抗体の結合相互作用で構成されるデータセット」という研究論文でAlphaSeqデータセットを正式に導入した。これは、SARS-CoV-2 ペプチドとの相互作用を結合する 104,972 個の抗体で構成される、公的に利用可能なデータセットです。抗体配列、抗原配列、結合スコアを含む定量的測定は、機械学習における抗体特異的表現モデルを評価するためのベンチマークです。
用紙のアドレス:
https://www.nature.com/articles/s41597-022-01779-4
最新の研究では、A-Alpha Bio の研究者らは、タンパク質間相互作用のライブラリー間スクリーニングを可能にする AlphaSeq プラットフォームを活用して、免疫細胞サブセットを標的とする抗体との融合のための、親和性調節異常サイトカイン治療候補およびマウス特異的代替物を生成しました。 。 IFNA2 と IL-21 を例にとると、AlphaSeq を使用して、それぞれ IFNAR2 と IL21R 受容体に対して幅広い親和性を持つ数百の離調サイトカイン変異体を同定することが判明しました。
用紙のアドレス:
https://www.aalphabio.com/static/7a44b7b5f69a3e05eb02829a9278c470/ICIS_2023_poster_final.pdf
実験的なプラットフォームとして、AlphaSeq は、数百万の PPI の結合親和性を同時に定量的に測定することもできます。また、結果が迅速に得られ、大規模な拡張のニーズに完全に対応します。
CTOのRandolph Lopez氏によると、現在は月に約30回のAlphaSeqテストを実施しており、毎回10万～500万の交差を取得できるという。これは、AlphaSeq データベースが依然として月あたり 300 万～5,000 万のペースで急速に拡大していることを意味します。
A-Alpha Bio: PPI に焦点を当てたバイオテクノロジー企業
A-Alpha Bioは2017年に設立され、米国シアトルに本社を置き、ワシントン大学のタンパク質設計研究所（IPO）と合成生物学センターの生物学者によって設立された合成生物学を利用する企業です。バイオテクノロジー企業向けのタンパク質間の相互作用を測定、予測、設計するための機械学習。
同社は実験プラットフォーム AlphaSeq とコンピューティング プラットフォーム AlphaBind を構築しました。 タンパク質間相互作用の定量的および多重特性評価のための AlphaSeq、合成生物学の手法を使用して、高品質のタンパク質結合データを大規模に生成します。このプロセスは、タンパク質間の相互作用の強さと酵母のハイブリダイゼーションの間の関係に基づいています。
AlphaBind は、蓄積されたデータを使用して、タンパク質配列の結合を予測できる機械学習モデルをトレーニングし、実験を通じてモデルをテストし、迅速に改善を繰り返すことで創薬を加速し、より良い治療法を設計します。
A-Alpha バイオテクノロジープラットフォーム
この段階では、AlphaSeq は 1 回の実験で何百万ものタンパク質間の結合親和性を迅速かつ定量的に測定でき、トレーニングされた AlphaBind は配列に基づいて結合強度を予測できます。
A-Alpha Bio は、AlphaSeq + AlphaBind テクノロジー プラットフォームに基づいており、抗体の発見と最適化、分子接着ターゲットの発見、機械学習モデルの開発など、複数の分野で事業を行っています。同時に、同社は社内の治療パイプラインも開発しました。自社開発パイプラインは主に免疫サイトカイン治療パイプラインと分子接着標的発見パイプラインの2つの部分で構成されており、医薬品研究開発の分野で大きな開発可能性を示しています。
したがって、A-Alpha Bioは資本の「恩恵」の対象となっている。
A-Alpha Bio 体内治療パイプライン
公開情報によると、現時点では、A-Alpha Bio は合計 8 ラウンドの資金調達を完了し、最高額の資金調達は 2,240 万米ドルに達しました。5月、A-Alpha Bioは、連邦政府の資金提供を受けている研究開発センターであるローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）とのパートナーシップをさらに拡大するために、米国国防総省から1,450万ドルの追加資金を受け取ったと発表した。
土源公式サイトプレスリリース
A-Alpha BioとLLNLの協力は2022年に始まったと報告されている。両社は合成生物学と機械学習を利用して、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）変異種に対する治療用抗体の発見を加速している。当時、A-Alpha Bio はこのコラボレーションから 100 万ドルの資金を受け取っています。 2023年までに両社は協力を拡大し、関連する複数の病原体ファミリーを対象とした医薬品を共同開発し、同社は追加で240万ドルを受け取った。
現在、同社はタンパク質相互作用の研究ではブリストル・マイヤーズ・スクイブ社、HIV治療の探索ではギリアド・サイエンシズ社、新規のE3ユビキチン結合酵素の発見と特性評価ではカイメラ・セラピューティクス社など、多くの企業や研究所と提携を結んでいる。高価値の治療標的などのための分子接着剤を合理的に設計します。
デビッド・ベイカーが科学顧問を務める
A-Alpha Bio は、タンパク質間相互作用を分析することで創薬を加速することを目的として、ワシントン大学の 2 人の生物工学博士、David Younger と Randolph Lopez によって共同設立されました。
左がデビッド・ヤンガー、右がランドルフ・ロペス
画像出典 エーアルファバイオ公式サイト
David Younger は、David Baker の研究室の博士課程の学生でした。博士課程の研究中、彼は主にハイスループットのタンパク質相互作用分析と、生物工学および臨床治療におけるその応用に焦点を当てました。彼は、特にタンパク質間相互作用を特徴付けるために酵母の交配を再プログラムすることにより、酵母ツーハイブリッドシステムに基づいた革新的な技術を開発しました。これにより、タンパク質間相互作用スクリーニングの効率が大幅に向上し、AlphaSeq の開発に強力な情報も提供されました。
A-Alpha Bio のもう 1 人の創設者である Randolph Lopez は、主に合成生物学とコンピューター サイエンスの分野で働いています。以前は、Illumina のプロセス開発エンジニアを務め、品質の向上、効率の管理、大規模生産に向けた製品の推進を担当し、AlphaSeq + AlphaBind の開発と実装の包括的な基盤を提供しました。
言及する価値があるのは、 A-Alpha Bio の科学顧問は、タンパク質フォールディングの分野のスター学者であり、世界的に有名なバイオコンピューティングの専門家である David Baker です。彼が率いるチームは、タンパク質工学と構造生物学の分野で、RoseTTAFold、ProteinMPNN、RFdiffusion などのタンパク質構造予測および設計ツールを開発し、ノーベル生理学化学賞のノミネートを含む多くの賞を受賞しています。 。
A-Alpha Bio Scientific Advisor（画像出典 公式サイト）
同時に、A-Alpha Bio は、Recursion Pharmaceuticals の共同創設者兼 CEO である Chris Gibson、ワシントン大学の電気工学教授である Eric Klavins、Brainstorm Cell Therapeutics の理事である Tony Polverino、および研究所も雇用しました。ワシントン大学医学部 (IPD) のタンパク質設計の責任者であるランス・スチュワートは、同社の科学顧問を務めています。
現時点では、A-Alpha Bio は AlphaSeq に関する最新の論文を発表しておらず、AlphaBind モデルの詳細もまだ明らかにされていませんが、Mahajan ブログの分析によると、この分野での AlphaSeq プラットフォームの応用の見通しは次のように述べられています。医薬品の研究開発の範囲は非常に広範です。
AlphaSeq データベースの継続的な拡大により、A-Alpha Bio が将来、医薬品の研究開発の分野でさらなる進歩を遂げ、人間の生命と健康を守ることができると私たちは確信しています。
※A-Alpha Bio公式サイトアドレス：
参考文献:
1. https://www.pdbind-plus.org.cn/yuan
2. https://www.owlposting.com/p/wet-lab-innovations-will-lead-the
3. https://www.owlposting.com/p/creating-the-largest-protein-protein
4.https://www.vbdata.cn/companyDetail/9c03eefc878f2b4363d42bc9f84a97bc
5.https://bydrug.pharmcube.com/news/detail/dc7555da11321e7a5b5e3653fe46cf20
6.https://mp.weixin.qq.com/s/ve061fKiRi9Wbsvk8qvNag