Sănătate
Sino Biological lansează 4RISE pentru validarea proteinelor de legare proiectate cu IA
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google
Puncte cheie4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning…
Vezi mai mult
- 4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning binding data in days.
- Cell-free expression succeeded for more than 99% of candidates versus roughly 50–60% with HEK293.
- Tencent AI Lab used over 200 AI-designed enzymes across three validation rounds to refine its design framework.
Sino Biological a lansat 4RISE pe 13 noiembrie 2026, un serviciu de validare experimentală de mare capacitate pentru proteinele de legare proiectate cu IA. Compania afirmă că serviciul poate exprima proteine fără celule în doar trei ore și poate furniza date de legare de la secvență la formatul pregătit pentru IA în doar trei zile, cu acces în timp real la rezultate structurate prin API.
Serviciul acoperă etapa experimentală de după proiectarea computațională: candidații generați cu IA trebuie produși și testați pentru a confirma activitatea de legare la țintă. Fluxul de lucru documentat începe cu trimiterea secvențelor și a cerințelor de testare și continuă cu exprimarea și purificarea, analiza legării și a parametrilor cinetici, evaluarea opțională a dezvoltabilității și validarea funcțională, apoi livrarea datelor structurate. Rezultatul este un nivel de feedback experimental pentru etapele ulterioare de cercetare și proiectare.
Măsurarea exprimării și a legării
XPressMAX, platforma companiei pentru sinteza proteinelor fără celule, acceptă miniproteine, VHH-uri, scFv-uri, Fab-uri, enzime și citokine. Pentru formatele care necesită producție în celule de mamifere, inclusiv anticorpi cu lungime completă și proteine de fuziune Fc, 4RISE oferă exprimare tranzitorie în HEK293 și CHO.
Într-un proiect raportat de companie, care a implicat peste 300 de variante de minibinderi proiectate cu IA, exprimarea în HEK293 a reușit pentru aproximativ 50–60% dintre candidați, comparativ cu peste 99% în cazul exprimării fără celule. Candidații au fost apoi supuși unei analize prin interferometrie în strat biologic, pentru mai multe ținte.
Măsurătorile legării folosesc rezonanța plasmonică de suprafață (SPR) cu Carterra și Biacore și interferometria în strat biologic (BLI) cu Octet. Nivelul de analiză a afinității și a parametrilor cinetici poate raporta măsura afinității KD și parametrii cinetici kon și koff, atunci când proiectarea testului permite acest lucru, adăugând măsurători cantitative pentru selectarea candidaților principali.
Niveluri de servicii și opțiuni de testare
Nivelurile de servicii publicate diferențiază etapa inițială de identificare a candidaților promițători de caracterizarea cantitativă a proteinelor purificate:
| Serviciu | Metodă | Preț publicat |
|---|---|---|
| Identificarea rapidă a candidaților promițători | Exprimare fără celule și testare de selecție SPR/BLI într-un singur punct, folosind supernatante brute | De la 67 $ per secvență |
| Testarea comparativă a proteinelor de legare | Candidați purificați la concentrații controlate, urmați de testare SPR/BLI într-un singur punct | De la 112 $ per secvență |
| Caracterizarea afinității și a parametrilor cinetici | Candidați purificați, analizați la concentrații multiple | De la 142 $ per secvență |
| Exprimarea și validarea specializată a proteinelor de legare | Exprimare în celule de mamifere, cu analizarea legării la una sau mai multe concentrații | Preț la cerere |
Exprimarea fără celule, ca serviciu independent, pornește de la 47 $ per secvență.
Pe lângă testele de legare, pagina serviciului enumeră peste 20 de teste fizico-chimice, peste 1.000 de teste pentru bioactivitatea proteinelor și peste 10 teste funcționale pe bază de celule. Opțiunile pentru evaluarea dezvoltabilității analizează stabilitatea termică, agregarea, autoasocierea, polispecificitatea, hidrofobicitatea, exprimarea și solubilitatea. Opțiunile funcționale includ teste de neutralizare, semnalizare celulară, proliferare și activitate enzimatică, extinzând evaluarea de la legarea la țintă la activitatea biologică.
Un proiect realizat împreună cu Tencent AI Lab ilustrează modul în care aceste date funcționale pot contribui la dezvoltarea modelelor. Pagina serviciului afirmă că Sino Biological a sprijinit peste 200 de enzime proiectate cu IA în cadrul a trei runde de proiectare, validare și iterare, furnizând sinteza genelor, exprimarea fără celule, purificarea și validarea funcțională in vitro. Testele au vizat activitatea lizozimei, activitatea chitinazei și stabilitatea la temperaturi ridicate, oferind feedback experimental pentru optimizarea iterativă a cadrului de proiectare a proteinelor Ontology Reinforcement Iteration de la Tencent.
Studii de caz și timpi de execuție
Într-un proiect de validare raportat de companie, testarea directă prin SPR a supernatantelor obținute fără celule a evaluat peste 200 de proteine de legare proiectate cu IA, fără purificare. Au fost identificați 11 candidați cu legare pozitivă, iar datele de la genă la formatul pregătit pentru IA au fost livrate în trei până la patru zile.
Un al doilea studiu de caz al companiei a vizat peste 2.000 de secvențe scFv și VHH proiectate de novo. Sinteza genelor, exprimarea fără celule, purificarea și analiza BLI pentru mai multe ținte au dus la livrarea inițială a anticorpilor purificați și a datelor de legare în șapte până la opt zile.
Aceste exemple oferă context pentru afirmația privind termenul de trei zile: cel mai rapid timp de execuție se aplică unui anumit flux de lucru, de la secvență la date de legare, în timp ce proiectul mai amplu, cu anticorpi purificați, a avut un interval mai lung până la livrarea inițială. Pentru echipele care se ocupă de descoperirea medicamentelor cu IA, valoarea practică constă într-o metodă standardizată de a transforma biblioteci mari de secvențe în candidați clasificați pe baza testelor experimentale, cu date despre proteine purificate, dezvoltabilitate și funcționalitate disponibile pentru deciziile ulterioare de cercetare.
