GigaGen publica una investigación que demuestra el potencial de su plataforma de machine learning para mejorar el descubrimiento y desarrollo de fármacos con anticuerpos

GigaGen Inc., compañía biotecnológica que desarrolla medicamentos innovadores basados en anticuerpos para el tratamiento de enfermedades infecciosas, rechazo en trasplantes y cánceres resistentes a inmunoterapia, y filial de Grifols ha anunciado hoy la publicación de un artículo de investigación titulado “Predicting antibody binders and generating synthetic antibodies using deep learning”, en la revista revisada por pares mAbs.

El artículo demuestra el potencial de la plataforma de machine learning (aprendizaje automático) de GigaGen para mejorar el descubrimiento y el desarrollo de anticuerpos terapéuticos. Los modelos de machine learning de GigaGen predicen y generan las secuencias de anticuerpos que tienen mayor afinidad hacia determinadas dianas y que podrían utilizarse posteriormente para generar nuevos anticuerpos recombinantes con potencial terapéutico frente a esas dianas.

Carter Keller, consejero delegado de GigaGen, comentó: “Esta investigación demuestra cómo los métodos de machine learning de GigaGen pueden aprovecharse para identificar y conocer patrones en las secuencias de anticuerpos, obteniendo más información sobre la ingeniería, la optimización y el descubrimiento de anticuerpos. Aunque el artículo se centra en dos dianas de oncología, PD-1 y CTLA-4, la aplicación de nuestra tecnología se extiende a dianas de muchas otras enfermedades, por lo que estamos entusiasmados por seguir explorando su aplicabilidad en el futuro”.