Разработка лекарственных препаратов на основе антител начинается с обнаружения антитела, способного присоединиться к специфическому участку, известному как эпитоп, на белке, связанном с заболеванием. Найти такое подходящее антитело может быть непросто.
Компания ImmunitoAI, базирующаяся в Бангалоре, применяет искусственный интеллект для решения этой задачи. Ее платформа AbInitio предназначена для проектирования антител для выбранной мишени и эпитопа, после чего стартап проводит тестирование в собственной лаборатории.
Стартап был основан в 2020 году доктором Аридни Шахом и Тришей Чаттерджи через акселератор талантов Entrepreneur First, где они познакомились в августе того года.
Шах, который является генеральным директором, имеет степень PhD в области биологических наук от NCBS-TIFR и степень бакалавра в биомедицинских науках Университета Дели. Чаттерджи, технический директор, обладает магистерской степенью в области компьютерных наук Университета Дели и ранее работал старшим инженером по разработке программного обеспечения в отделе исследований и разработок в GreyOrange.
Изначальная идея возникла из докторского исследования Шаха, посвященного медоносным пчелам. Поскольку медоносные пчелы не являются модельным организмом, получение антител против их белков было затруднено. Ранние обсуждения с отраслевыми экспертами показали, что производители лекарств сталкиваются с аналогичной проблемой при поиске подходящих исходных антител, отмечает Чаттерджи.
Чаттерджи потратил около трех месяцев на разработку идеи и до трех недель на создание первого прототипа. Эта версия ранжировала потенциальные антитела, что является более простой задачей, чем работа по дизайну антител, которую выполняет AbInitio сегодня.
Команда по биологии ImmunitoAI сначала определяет область заболевания, целевой белок и эпитоп, к которому должно связываться антитело. Также определяется, должно ли антитело блокировать или активировать мишень. Затем AbInitio проектирует антитела и структуры, подобные антителам, включая нанотела — небольшие, однодоменные антитела, для выбранного эпитопа.
Платформа обучается на трехмерных структурах пар связывающих белков из Protein Data Bank, общедоступного хранилища. Математическая трансформация, разработанная стартапом, преобразует трехмерные координаты атомов в два графа, где атомы представлены точками, а связи показывают места их взаимодействия.
Модель изучает, как формы двух белков стыкуются друг с другом, при этом бороздки одного соответствуют буграм другого. Она также изучает, какие аминокислоты, являющиеся строительными блоками белков, связываются между собой. Во время стадии проектирования платформа проверяет свойства, характерные для лекарств, чтобы уменьшить необходимость последующей доработки.