Antibody Engineering & Therapeutics Asia 2024
ウェスティン都ホテル京都
October 21–23, 2024
2024年10月21日（月）～23日（水）京都で開催される「Antibody Engineering & Therapeutics Asia 2024」にて、講演・ポスター発表を実施いたします。
Genedataのソフトウェアソリューションは、スクリーニング、タンパク質エンジニアリング・発現・精製、タンパク質治療薬の特性解析、細胞株構築、バイオプロセスの最適化、患者の層別化、生物製剤の品質管理など、バイオ医薬品の研究開発ワークフロー全体をサポートします。
Genedataに関する日本語の情報をご希望の方は、japan(at)genedata.comへお気軽にお問い合わせください。
講演概要
Scientific Briefing: Faster Time to Market through Digital Innovation in Biologics Research and Development
Genedata AG Scientific Business Consultant 薬学博士 久野 瑞枝
2024年10月23日（水）8：05～8：35 日本時間
Biologics research and development present unique challenges in data management and analytics. Complex logistics, massive data streams from unique HT processes, and diverse modalities such as antibodies and bispecifics and cell and gene therapies require on-going advancement of fit-for-purpose digital technology and automation approaches. Digital innovation can significantly accelerate biologics R&D and it is increasingly seen as a competitive differentiator. We present use cases showing how biopharma and biotech organizations digitalize and automate their biologics workflows today and how they leverage having full traceability and data integrity for data sciences and machine learning.
ポスター発表
An Automated High Throughput Engineering Platform for AI-Supported Developability Predictions（AIによる開発可能性評価のための自動ハイスループットエンジニアリングプラットフォーム）
Genedata AG Scientific Business Consultant 薬学博士 久野 瑞枝
二重特異性抗体、抗体-薬物複合体（ADC）、キメラ抗原受容体（CAR）、人工T細胞受容体（TCR）といった新たなモダリティは、疾患治療への新たなアプローチを提供する。しかし、これらのモダリティの効率的な設計や生産に関わる多次元的な特性をハイスループットに解析することは、その分子構造の複雑さから困難であった。本発表では、当社のGenedata Biologics®をもちいて、クローンの選択からその発現、精製、分析までの各種の実験から得られた情報を登録・紐づけする方法とともに、それらに含まれる情報とAI/MLアプローチを組み合わせることで新規デザイン分子の特性予測を行った事例について紹介する。本事例では特に、二重特異性抗体の発現量予測モデルについて焦点を当てるが、この手法はADCやCAR、TCRといった異なるモダリティ、あるいは薬効や生体内安定性といった異なる特性の予測にも応用可能であり、創薬プロセスを加速することが期待される。
