Y tế
Sino Biological ra mắt 4RISE để xác thực các protein gắn đích được thiết kế bằng AI
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google
Điểm chính4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning…
Xem thêm
- 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.
Ngày 13 tháng 11 năm 2026, Sino Biological ra mắt 4RISE, dịch vụ xác thực trong phòng thí nghiệm với thông lượng cao dành cho các protein gắn đích được thiết kế bằng AI. Công ty cho biết dịch vụ có thể biểu hiện protein không cần tế bào chỉ trong 3 giờ và cung cấp dữ liệu liên kết sẵn sàng cho AI, từ trình tự đến kết quả, chỉ trong 3 ngày; người dùng có thể truy cập kết quả có cấu trúc theo thời gian thực qua API.
Dịch vụ giải quyết bước thực nghiệm sau khi thiết kế bằng tính toán: các ứng viên do AI tạo ra cần được sản xuất và kiểm nghiệm để xác nhận hoạt tính liên kết với đích. Quy trình đã được công bố bắt đầu từ việc gửi trình tự và yêu cầu kiểm nghiệm, tiếp đến là biểu hiện và tinh sạch, phân tích khả năng liên kết và động học, tùy chọn đánh giá khả năng phát triển và xác thực chức năng, rồi cung cấp dữ liệu có cấu trúc. Kết quả là một lớp phản hồi thực nghiệm phục vụ các vòng nghiên cứu và thiết kế tiếp theo.
Đo lường biểu hiện và khả năng liên kết
XPressMAX, nền tảng tổng hợp protein không cần tế bào của công ty, hỗ trợ các protein nhỏ, VHH, scFv, Fab, enzyme và cytokine. Với những định dạng cần sản xuất bằng tế bào động vật có vú, bao gồm kháng thể toàn chiều dài và protein dung hợp Fc, 4RISE cung cấp dịch vụ biểu hiện nhất thời trên tế bào HEK293 và CHO.
Trong một dự án do công ty báo cáo, có hơn 300 biến thể minibinder được thiết kế bằng AI; khoảng 50–60% ứng viên biểu hiện thành công trên tế bào HEK293, so với hơn 99% khi biểu hiện không cần tế bào. Sau đó, các ứng viên được phân tích bằng phương pháp giao thoa lớp sinh học trên nhiều đích.
Các phép đo khả năng liên kết sử dụng phương pháp cộng hưởng plasmon bề mặt (SPR) trên Carterra và Biacore, cùng phương pháp giao thoa lớp sinh học (BLI) trên Octet. Gói đo ái lực và động học có thể báo cáo chỉ số ái lực KD cùng các thông số động học kon và koff, nếu thiết kế phép thử cho phép, qua đó bổ sung các phép đo định lượng phục vụ việc lựa chọn ứng viên dẫn đầu.
Các gói dịch vụ và tùy chọn phép thử
Các gói dịch vụ được công bố tách biệt bước phát hiện ứng viên ban đầu với bước phân tích định lượng trên mẫu đã tinh sạch:
| Dịch vụ | Phương pháp | Giá niêm yết |
|---|---|---|
| Phát hiện nhanh ứng viên liên kết | Biểu hiện không cần tế bào và sàng lọc SPR/BLI tại một nồng độ trên dịch nổi thô | Từ 67 USD mỗi trình tự |
| Sàng lọc so sánh các protein gắn đích | Ứng viên đã tinh sạch ở nồng độ được kiểm soát, sau đó sàng lọc SPR/BLI tại một nồng độ | Từ 112 USD mỗi trình tự |
| Đặc tính hóa ái lực và động học | Phân tích các ứng viên đã tinh sạch ở nhiều nồng độ | Từ 142 USD mỗi trình tự |
| Biểu hiện và xác thực chuyên biệt cho protein gắn đích | Biểu hiện trên tế bào động vật có vú, kèm phân tích khả năng liên kết ở một hoặc nhiều nồng độ | Báo giá riêng |
Dịch vụ biểu hiện riêng lẻ không cần tế bào có giá từ 47 USD mỗi trình tự.
Ngoài các phép thử về khả năng liên kết, trang dịch vụ liệt kê hơn 20 phép thử hóa lý, hơn 1.000 phép thử hoạt tính sinh học của protein và hơn 10 phép thử chức năng trên tế bào. Các tùy chọn đánh giá khả năng phát triển xem xét độ ổn định nhiệt, sự kết tụ, khả năng tự liên kết, tính đa đặc hiệu, tính kỵ nước, khả năng biểu hiện và độ hòa tan. Các tùy chọn đánh giá chức năng bao gồm phép thử trung hòa, truyền tín hiệu tế bào, tăng sinh và hoạt tính enzyme, mở rộng việc đánh giá từ khả năng liên kết với đích sang hoạt tính sinh học.
Một dự án với Tencent AI Lab cho thấy dữ liệu chức năng này có thể góp phần phát triển mô hình như thế nào. Trang dịch vụ cho biết Sino Biological đã hỗ trợ hơn 200 enzyme được thiết kế bằng AI qua ba vòng thiết kế, xác thực và lặp lại, với các dịch vụ tổng hợp gene, biểu hiện không cần tế bào, tinh sạch và xác thực chức năng in vitro. Các phép thử đánh giá hoạt tính lysozyme, hoạt tính chitinase và độ ổn định ở nhiệt độ cao, cung cấp phản hồi thực nghiệm để tối ưu hóa lặp lại khung thiết kế protein Ontology Reinforcement Iteration của Tencent.
Nghiên cứu điển hình và thời gian hoàn thành
Trong một dự án xác thực do công ty báo cáo, phương pháp sàng lọc SPR trực tiếp trên dịch nổi từ biểu hiện không cần tế bào đã đánh giá hơn 200 protein gắn đích được thiết kế bằng AI mà không cần tinh sạch. Phương pháp này xác định được 11 ứng viên có khả năng liên kết và cung cấp dữ liệu sẵn sàng cho AI, từ gene đến kết quả, trong 3–4 ngày.
Một nghiên cứu điển hình khác của công ty bao gồm hơn 2.000 trình tự scFv và VHH được thiết kế de novo. Quy trình tổng hợp gene, biểu hiện không cần tế bào, tinh sạch và phân tích BLI trên nhiều đích giúp cung cấp ban đầu các kháng thể đã tinh sạch cùng dữ liệu liên kết trong 7–8 ngày.
Các ví dụ này giúp đặt tuyên bố hoàn thành trong 3 ngày vào đúng bối cảnh: thời gian hoàn thành nhanh nhất áp dụng cho một quy trình cụ thể, từ trình tự đến dữ liệu liên kết, trong khi dự án lớn hơn về kháng thể đã tinh sạch có thời gian bàn giao ban đầu dài hơn. Với các nhóm khám phá thuốc bằng AI, giá trị thực tiễn là một quy trình tiêu chuẩn hóa, chuyển các thư viện trình tự lớn thành những ứng viên được xếp hạng dựa trên thực nghiệm, đồng thời cung cấp bằng chứng về protein đã tinh sạch, khả năng phát triển và chức năng để hỗ trợ các quyết định nghiên cứu tiếp theo.
