בראיון זה, Datilin מדברת עם מוחמד אקלק ב- Labgenius Therapeutics על האופן בו אוטומציה ולמידת מכונות מחלצים את הגילוי של נוגדנים מורכבים בעקבות התרחבותה האחרונה של החברה שלה EVA ™ פּלַטפוֹרמָה.
כדי להתחיל, האם אתה יכול לספר לנו קצת על תפקידך ב- Labgenius Therapeutics ומה הכי מרגש אותך בעבודה על אוטומציה בגילוי נוגדנים?
ב- Labgenius Therapeutics, אני מתמקד ביישום המומחיות והניסיון שלי באוטומציה ופיתוח assay כדי להגדיל את התפוקה הניסיונית שלנו תוך שמירה על איכות הנתונים.
זה מרגש מכיוון שהנתונים האיכותיים והרלוונטיים למחלות מתדלקים את תהליך הלמידה הפעיל שלנו. ככל שאנו מייצרים נתונים ניסיוניים יותר, כך הופך תהליך גילוי הנוגדנים המותאם ל- ML חזק יותר.
Labgenius הרחיבה לאחרונה את הפלטפורמה שלה עם תאורה גבוהה של תפוקה גבוהה. האם אתה יכול להעביר אותנו דרך ההרחבה הזו הכרוכה ומה מייחד את המערכת החדשה הזו?
אני אתחיל במתן סקירה קצרה של הפלטפורמה. THE EVA ™ פלטפורמה פועלת על ידי שילוב של למידה פעילה עם סינון פונקציונלי אוטומטי בלולאה סגורה. גישה זו, הנקייה ברובה מהטיה אנושית, מאפשרת לנו לחקור אזורים גדולים של מרחב עיצוב נוגדנים ובסופו של דבר לגלות מולקולות בעלות ביצועים גבוהים, לרוב עם עיצובים שאינם אינטואיטיביים.
ההתרחבות האחרונה ממלאת עוד יותר את הצעדים של מעבדה הרטובה, ומאפשרת לנו לייצר ולטהר מספר רב יותר של נוגדנים רב-ספציפיים/רב-ערכיים ולהעריך את מאפייניהם בפורמט הסופי באמצעות מבחנים מבוססי תאים רלוונטיים למחלות.
בעזרת הפלטפורמה שלנו אנו יכולים כעת לתכנן, לייצר (בתאי יונקים), לטהר ולאפיין לוחות של עד 2,300 נוגדנים רב -ספציפיים/רב -ערכיים תוך 6 שבועות בלבד. אנו מאמינים כי יכולת זו להיות מובילה בעולם.
המדען מסביר כיצד AI יכול להאיץ את הגילוי הרפואי
שילדת תפוקה ניסיונית עם הרחבה זו. אילו שיפורים טכניים ספציפיים או התקדמות אוטומציה אפשרו את זה?
העבודה עם בקמן קולטר כשותף האינטגרציה המועדף עלינו סייעה – מאגדת מבחר נחשב של למעלה מ -33 מכשירים לפלטפורמה יחידה אינה משימה טריוויאלית.
השותפות אפשרה לנו לבנות זרימת עבודה ביולוגית מולקולרית מורכבת ביותר המספקת DNA מטוהר ומאומת רצף, מוכנה לשילוב תאי יונקים.
בעיקר, השימוש ביכולת אחסון גדולה של כלי מעבדה וגיב, יחד עם טכנולוגיות טיפול נוזליות אוטומטיות עדכניות-כמו מחלק אקוסטי של Echo ו- Bomek i7 טיפול בנוזל רובוט-נותן לנו את היכולת לבצע זמן ריצה של תהליכים 24/7.
הגדלת התפוקה הניסיונית מחזקת ישירות את תהליך הגילוי המונע על ידי למידת המכונה שלך. האם אתה יכול להסביר כיצד נתונים נוספים אלה משפרים את כוח החיזוי של המודלים שלך?
ככל שאנו יכולים להעריך באופן ניסיוני יותר נוגדנים במעבדה הרטובה, כך אנו יכולים להאכיל את הדגמים שלנו. זה לא רק מגדיל את הדיוק של הדגמים שלנו, אלא גם מרחיב את גודל מרחב העיצוב שאנו יכולים לחקור בסיליקוו זה חשוב מכיוון שמולקולות רבות בעלות ביצועים גבוהים יש עיצובים לא אינטואיטיביים.
במילים אחרות, לעתים קרובות אין קשר ברור בין עיצוב מולקולרי לתפקודו, ולכן הרבה מהמולקולות שלנו בעלות ביצועים גבוהים לא היו מתגלים על ידי מהנדס חלבון אנושי.
קנה מידה של ייצור נתונים הוא חלק אחד מהמשוואה, אך כיצד אתה מבטיח שהנתונים יישארו באיכות גבוהה ורלוונטית למחלות ככל שהתפוקה עולה?
ככל שהתפוקה גדלה, חשוב שנשמור על שלמות הנתונים שאנו אוספים.
אנו משיגים זאת על ידי אוטומציה לא רק מאות שלבי הניסוי הבודדים במעבדה הרטובה אלא גם את הצעדים החישוביים שמזמינים את התהליך. לדוגמה, כל הנתונים הניסויים מועברים אוטומטית לענן ומעובדים באמצעות צינורות נתונים בנויים למטרה המטפלים בתהליכים כמו QC, נורמליזציה והתאמת עקומה.
זה מצמצם את הסיכוי להציג טעות אנושית ומפנה את זמנם של המדענים שלנו להתמקד בעבודה ניסיונית פורה יותר.
עם יכולת מוגברת זו, Labgenius יכול כעת להריץ יותר תוכניות גילוי נוגדנים במקביל. כיצד זה משפיע על המהירות והיעילות של הבאת טיפולים פוטנציאליים לפיתוח?
אם כי EVA ™ הפלטפורמה היא מודליות ופורמט-אגנוסטי, הצינור הפנימי שלנו מתמקד בפיתוח נוגדנים משופרים בסלקטיביות לטיפול בגידולים מוצקים. עם הרחבת הפלטפורמה החדשה, אנו יכולים להריץ בו זמנית תוכניות אופטימיזציה של עופרת. המשמעות היא שנוכל לשתף פעולה עם שותפים תרופתיים בתוכניות משותפות ובמקביל לשמור על המומנטום מאחורי צינור הנכסים בבעלות מלאה שלנו.
מה היו כמה מהאתגרים הגדולים ביותר בהיקף הפלטפורמה, וכיצד התגברת עליהם והצוות שלך?
בהרכבת פלטפורמה כה מתוחכמת יש בהכרח אתגרים. כפי שציפינו, המכשול הגדול ביותר היה להבטיח את החוסן המכני והביולוגי שלה. עבודה בשיתוף פעולה עם הצוות בבקמן קולטר אפשרה לבדיקות קפדניות להבטיח תוצאות לשחזור.
אתגר נוסף היה אוטומציה של תהליך קטיף המושבה באמצעות מערכת ההדמיה המשולבת של AMPLIUS והרובוט BIOMEK I7.
היכולת לבחור מושבות שהודפסו על ידי ההד בצורה מדויקת ומדויקת בעזרת תמיכה בתסריטים מצוינים על ידי צוות בקשות בקמן. זה מאפשר בחירת מושבה יעילה וחיסון, המאפשר השלמת תהליך הביולוגיה המולקולרית תוך 7 ימים עבור 2,300 עיצובים.
קרדיט תמונה: Labgenius Therapeutics
במבט קדימה, איך אתה רואה אוטומציה ולמידת מכונות ממשיכים לעצב את עתיד גילוי הנוגדנים?
ככל שנוגדנים הופכים מורכבים יותר, הקשר בין העיצוב לתפקוד שלהם יהפוך פחות אינטואיטיבי.
נתוני האפיון לתפוקה גבוהה שלנו, בשילוב עם ML, מאפשרים לנו לשתף פעולה עם פורמטים נוגדנים רב-ספציפיים/רב-ערכיים מורכבים יותר ויותר עם דרכי פעולה מתוחכמות, ובסופו של דבר קובעות תקן חדש לבטיחות ויעילות.
האם יש חידושים או שיפורים קרובים שאתה מתרגש במיוחד מהצינור של Labgenius?
אנו ממש נרגשים מהיכולת של המולקולות שלנו להתגבר על רעילות מחוץ למטרה, מחוץ לחידוש, חיסרון הקשור לעיתים קרובות מדי לטיפולים אנטי-גימור מאושרים. על ידי מינוף סלקטיביות מונעת עלות, הנוגדנים בצינור שלנו יכולים להבדיל בין תאים בריאים וחולים על בסיס ביטוי TAA דיפרנציאלי.
זה מרגש מכיוון שבשיטות קונבנציונאליות אנו רואים רק התרחבות שולית של החלון הטיפולי, ואילו הגישה שלנו משיגה את הסלקטיביות המלאה/כיבוי. (צפו בהצגת הנתונים האחרונה שלנו ב- PEGS כאן).
כאשר Labgenius ממשיכה לגודל את יכולותיה, מה אתה רואה כאבן הדרך הגדולה הבאה לפלטפורמת EVA?
תמיד יש הזדמנויות חדשות לשפר את הפלטפורמה שלנו ולהתמיד בחידושים המדעיים האחרונים. אבן הדרך הבאה שאנו פועלים אליה היא האונדינג של עיצובים נוגדנים מתוחכמים יותר ויותר- למשל, אנו כרגע משולבים נוגדנים משולשים וטטרה ספציפיים עם דרכי פעולה מורכבות.
למידע נוסף על Labgenius כאן!
היכן הקוראים יכולים למצוא מידע נוסף?
על מוחמד אקלק
כראש אוטומציה, מוחמד מוביל צוות של מדעני אוטומציה המפתחים תהליכי אוטומציה רובוטית ומעבדה מונעת דיוק.
מוחמד הצטרף ללובגניוס מצ'רלס ריבר, שם התמחה בפיתוח ואוטומציה של מבחנים מורכבים. לפני כן, הוא בילה 23 שנה בנוברטיס, תוך זיקוק שיטות סינון תפוקה גבוהה.
