MoleculeMind कंपनी ने अपनी MMDesign प्लेटफॉर्म पर एक नई तकनीकी रिपोर्ट प्रकाशित की है, जो शून्य से प्रोटीन बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है। रिपोर्ट में 19 परियोजना कार्यों के परिणाम प्रस्तुत किए गए हैं, जिसमें 18 विभिन्न लक्ष्यों और दो प्रकार के अणुओं—नैनोबॉडी (VHH) और मैक्रोसाइक्लिक पेप्टाइड्स—को शामिल किया गया है।
19 में से 18 परियोजनाओं में, प्लेटफॉर्म ने कम से कम एक ऐसा अणु बनाया जो प्रयोगशाला प्रयोगों द्वारा लक्ष्य को बांधने वाला पुष्टि किया गया था, जो परियोजना की सफलता दर 94.7% के अनुरूप है।
MMDesign की कार्यप्रणाली में एक निश्चित कार्यप्रवाह शामिल है: पीढ़ी, फ़िल्टरिंग और सत्यापन। सबसे पहले, कम्प्यूटेशनल रूप से हजारों संभावित उम्मीदवारों को उत्पन्न किया जाता है, जिनकी बाद में संरचनात्मक विश्वसनीयता, अनुक्रम की प्राकृतिकता और सांख्यिकीय-भौतिक मूल्यांकन के आधार पर जांच की जाती है। यह चरण वास्तविक प्रयोगशाला परीक्षण के लिए चयन को 9-50 उम्मीदवारों तक सीमित करता है, जिसका माध्य मान 21 है।
परीक्षण किए गए सभी 453 उम्मीदवारों में से 139 को बाइंडिंग के रूप में पुष्टि की गई, जो 30.7% की लक्ष्य प्राप्ति दर प्रदान करता है। पंद्रह परियोजनाओं ने कम से कम दो बाइंडिंग एजेंट प्राप्त करने की अनुमति दी, जिससे शोधकर्ताओं को तुलना और अनुकूलन का अवसर मिला।
जीपीसीआर के साथ परीक्षण सबसे कठिन साबित हुए
सबसे बड़ी कठिनाइयाँ जीपीसीआर रिसेप्टर्स थीं, जो दवा लक्ष्यों के सबसे महत्वपूर्ण परिवारों में से एक हैं, लेकिन एंटीबॉडी के लिए एक जटिल चुनौती पेश करते हैं। इसका कारण यह है कि ये रिसेप्टर्स कोशिका की आंतरिक झिल्ली में स्थित होते हैं, अपना आकार बदलते हैं और कोशिका के बाहर उपलब्ध सतह सीमित होती है। फिर भी, MMDesign ने परीक्षण किए गए सभी छह जीपीसीआर लक्ष्यों के लिए पुष्टि किए गए बाइंडिंग अणुओं को प्राप्त किया: CCR7, CCR8, EP2, GPR68, NK3R और A2AR।
लक्ष्य प्राप्ति दर 12.1% से 100% तक भिन्न हुई, और प्रत्येक लक्ष्य के लिए सर्वश्रेष्ठ बाइंडिंग एजेंट ने नैनोमोलर आत्मीयता हासिल की; GPR68 के लिए सर्वश्रेष्ठ परिणाम 12.1 नैनोमोलर था। इसके अलावा, NK3R के लिए परीक्षण किए गए सभी 30 उम्मीदवारों ने बंधन दिखाया, और GPR68 के लिए 11 में से 10 ने दिखाया। पांच जीपीसीआर लक्ष्यों पर, जिनके लिए कैटलॉग किए गए चिकित्सीय एंटीबॉडी नहीं थे, विकसित 89 संरचनाओं में से 53 ने बंधन प्रदर्शित किया।
रिपोर्ट परिणामों की पुनरावृत्ति पर भी विचार करती है। छह लक्ष्यों पर दूसरे डिजाइन दौर ने, जिनमें पहले से ही बाइंडिंग अणु मौजूद थे, लक्ष्य प्राप्ति दर, सर्वोत्तम आत्मीयता या दोनों मापदंडों में सुधार किया, पाँच मामलों में। उदाहरण के लिए, PDGFR के लिए लक्ष्य प्राप्ति दर 4.0% से बढ़कर 21.1% हो गई, और सर्वोत्तम आत्मीयता 150 से घटकर 37 नैनोमोलर हो गई। मैक्रोसाइक्लिक पेप्टाइड्स के संबंध में, MDM2 के 21 उम्मीदवारों में से 16 और PD-L1 के 28 उम्मीदवारों में से 11 ने बंधन दिखाया। कुछ उम्मीदवारों ने प्रारंभिक विकास परीक्षणों में अच्छे अभिव्यक्ति संकेतकों, न्यूनतम समुच्चय और कम गैर-विशिष्ट बंधन भी प्रदर्शित किया।
इन विकासों का आधार MoleculeMind का पूर्ण परमाणु संरचना भविष्यवाणी मॉडल—MMFold है। 172 इंटरफेस को कवर करने वाले एंटीजन-एंटीबॉडी FoldBench बेंचमार्क में, MMFold मॉडल ने उच्च गुणवत्ता वाली भविष्यवाणी की सफलता दर टॉप-1 पर 39.0% हासिल की, जो AlphaFold 3 के 19.8% के आंकड़े से लगभग दोगुना है। पूरी रिपोर्ट Zenodo पर उपलब्ध है।