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百图生科北京中心实验室启动,“免疫机器人”首度亮相

2022-10-05 10:51
来源: 粤讯

2022-10-05,生物计算引擎驱动的突破创新药物研发平台百图生科正式启动其北京中心实验室,并首次对外披露其基于生物计算引擎de novo设计的全新蛋白质药物——“ImmuBot”(免疫机器人),意图实现对免疫系统的精准重编程,治疗上百种免疫相关疾病。

百图生科北京中心实验室坐落于海淀区核心区,建筑面积超过5000平方米。该实验室将作为百图生科自主研发的“高通量免疫实验系统”的核心基地,通过融合基因编辑、类器官、机器视觉、单细胞组学、自动化等一系列先进技术,实现对人体免疫系统的高度仿真,从而为免疫靶点发现、免疫机器人药物验证提供关键的干湿闭环能力,与百图生科苏州研发中心的数千平实验室所建设的高通量蛋白质系统一道,为百图生科的ImmuBot免疫机器人研发提供关键助力。

据悉,百图生科将基于北京中心实验室实现每年上亿组的实验数据产生,加速解码免疫的过程。

实验室每年能产生上亿条真实世界的数据,可以高度还原对人体免疫细胞的编辑、扰动,高效地进行大量实验验证,并使用叠加了领域知识的AI大规模预训练模型对免疫细胞、免疫系统进行高速分析,所有的实验效果都可以反馈到生物引擎用于持续的迭代。

图:百图生科免疫专家委员会主席董晨院士

国际著名免疫学专家、中国科学院院士、百图生科免疫专家委员会主席董晨院士在现场进行了题为《免疫疾病解码》的学术报告,介绍了免疫学的发展,免疫细胞的逐渐解码和免疫疾病的精细化分型,免疫学研究已经从细胞层面到现在的分子层面,或许即将迎来免疫3.0时代,即计算免疫学的到来,非常令人期待。

北京中心实验室落成运营,“解码免疫”再提速

百图生科(BioMap)是中国首家生物计算引擎驱动的创新药物研发平台,由百度创始人李彦宏于2020年创立。

自成立以来,公司便致力于结合前沿AI和生物技术,构建高通量干湿闭环的生物计算引擎,建模蛋白质/免疫细胞/免疫系统的复杂规律,从而开发全新的蛋白质药物,重编程免疫系统、治疗数十种免疫相关疾病。

2021年,百图生科与海淀区政府达成战略合作,在海国投贝伦产业园区建设5000平米的百图生科北京中心实验室。

这也是百图生科自苏州工业园区研发中心6000平米实验室之后,建设的又一个大型研发中心。该实验室内部设有大规模高通量自动化验证实验室、CLIA标准组学实验室、微流控芯片实验室、类器官实验室、免疫细胞和基因编辑技术实验室等一系列研究实验室,通过自主研发的高通量CRISPR系统、类器官系统、微流控系统、计算光学系统,为百图生科解码免疫系统、打造高通量干湿闭环的生物引擎提供关键能力。

“ImmuBot”:为全球超十亿患者创造新的生命可能

免疫系统,是人类抵御疾病的自然防线,其功能障碍是造成各类肿瘤、自身免疫性疾病、感染性疾病的核心原因,也对纤维化疾病和衰老的发展起到重要作用,影响着全球超过10亿的患者。

由于人体免疫系统高度复杂,种类多达数十类且在不同组织器官环境有不同特征的免疫细胞族群,与每个细胞上决定其功能的数以万计的蛋白质,共同形成了复杂的万亿关系级别的功能调控网络,并在不同人群中有各不相同的亚型。当前的免疫调控药物只针对这个复杂系统内的通用人群、单一或少数靶点进行调控,缺乏对病人亚群和疾病异质性的精细设计,不能实现精准的靶向和完整的调控,造成了药物的安全性、有效性特别是长期有效性的巨大挑战。

面对免疫调控的行业难题,百图生科基于生物计算引擎de novo设计的“ImmuBot”,具备四大功能特点:

特点一是弹头高性能。基于人工智能的强大能力,ImmuBot为每一个靶点配备了恰当亲和力、精准定表位、精准功能激发的高性能弹头,并可实现相对其他同族蛋白的高特异性设计,从而极大提高有效性和安全性。

特点二是组合多靶向。基于生物计算引擎的靶点组合挖掘和多弹头桥接药物设计,ImmuBot可实现对多个组织特异性靶点、免疫功能靶点的组合靶向,使其具备强大的精准靶向、免疫细胞招募、作用于多个免疫机制、防止耐药逃逸等功能优势。

特点三是编程式控制。通过创新蛋白质设计,ImmuBot可以实现对人体微环境、细胞因子等的传感器感知,实现AND、OR、IF等条件触发功能,从而实现在特定疾病微环境内激活、针对患者情况选择性激活、序贯弹头激活等高级功能,实现对免疫系统的精准重编程。

特点四是构件式组装。每个ImmuBot均由多个免疫功能弹头、组织导航弹头、微环境传感器、可编程控制器在适合的底座上由生物计算引擎组装而成,各类构件均可预制、多次复用、快速组装,不仅确保了单体药物的最佳性能,而且带来整体药物研发10-100倍的效率提升,为针对细分人群、疾病亚型、罕见病的精细化药物设计带来新的可能。

正如刘维所介绍:“百图生科所开发的免疫机器人药物,是高度复杂的创新蛋白质,大多在自然界中并不存在。由于不能依赖生物筛选的基础,其潜在设计空间趋于无限大,为设计带来了极大的挑战。

但生物计算的高效de novo设计能力,可以在超大算力的加持下,迅速对大量候选蛋白质的各功能指标、可开发性指标等维度进行评估,再通过高通量实验体系高速验证迭代收敛,使de novo设计成为可能。”

用生物计算,做First-in-class药物,是AI药物设计的最高理想。探索之路刚刚起步,未知世界仍然宽广,但ImmuBot正在为人类健康带来新的希望。

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