iBio, Inc. gab bekannt, dass das Unternehmen zwei Poster auf der Antibody Engineering & Therapeutics Conference 2022 [AE&T] in San Diego, Kalifornien, vom 4. bis 8. Dezember präsentieren wird. Auf der AE&T-Konferenz werden die neueste Wissenschaft und Forschung im Bereich Antikörper-Engineering, -Design und -Auswahl vorgestellt, um kommerzielle Fortschritte in Bereichen wie der Immuno-Onkologie voranzutreiben. iBio wird in den folgenden Postern Anwendungen der auf künstlicher Intelligenz basierenden RubrYc Discovery Engine von iBio vorstellen: "Epitope-Targeted Antibody Discovery with AI-Designed Structural Immunogens" (Epitop-gerichtete Antikörperentdeckung mit KI-entwickelten strukturellen Immunogenen), einschließlich Anwendungen für zwei herausfordernde Zielmoleküle, einen PD-1 Agonisten und das EGFRvIII tumorspezifische Epitop, vorgestellt von Alexander Taguchi, Ph.D., Director of Machine Learning, Dr. Alexander Taguchi, Direktor für maschinelles Lernen, präsentierte "Vollständig menschliche und entwicklungsfähige Antikörper-Optimierungsbibliotheken unter Verwendung von KI mit menschlicher Sequenz und Säugetier-Display", in dem er die Identifizierung eines stärkeren PD-1-Agonisten-Antikörpers, einen CCR8-ADCC-Zelltötungstest und die Verwendung des EGFRvIII-tumorspezifischen Epitops zur gezielten Abtötung von Tumorzellen bei gleichzeitiger Schonung gesunder Zellen vorstellte (Dr. Matthew Greving, Vizepräsident für Plattformtechnologie und maschinelles Lernen).

Die RubrYc Discovery Engine wurde entwickelt, um komplexe und schwierige Zielmoleküle für die Entwicklung sicherer und effektiverer Immuntherapien für schwer zu behandelnde Krebsarten zu finden. Durch die Kombination von firmeneigener Epitopsteuerung mit einer fortschrittlichen Bibliothek liefert die RubrYc Discovery Engine durchweg Treffer bei schwierigen Targets in einem Bruchteil der Zeit, die für die herkömmliche Lead-Optimierung benötigt wird.