論文タイトル
RamaX: Ultra-fast and accurate screening of large AI-designed and naive binder libraries
出典
https://ramax.diffuse.bio/public/diffuse_ramax_report.pdf要旨
YSD と同等の精度・選択性を維持したまま、最大8倍高速・多抗原並列でAI設計およびナイーブ抗体ライブラリを評価できる、次世代AI駆動タンパク質設計のための超高スループット実験基盤、RamaXを紹介したレポートです。
解説など
Tech x Bioのスタートアップ Diffuse Bio からのレポートです。
近年、AIによるバインダー（抗体・VHHなど）設計は大きく進歩していますが、
- 難しい標的（低免疫原性・フラットなPPIなど）では
→ 数十〜数百ではなく、大規模ライブラリのスクリーニングが必要 - 既存の主流手法である Yeast Surface Display（YSD） は
→ 1ラウンドに約8日かかり、並列性・スピードがボトルネック
という課題があります。
彼らは「AI設計性能はデータ量でスケールする」と明確に位置づけ、高速・低コスト・高精度で大量の結合データを生む実験基盤として RamaX を開発しました。
RamaX = 超高速・高感度・高選択性のバインダースクリーニング基盤と表現されています。詳細な手法は非開示です。レポートに記述されている特徴を挙げると、以下の性質を持ちます。
- 1ラウンド = 約1日
- 複数抗原を完全並列で同時スクリーニング
- YSDと同等の精度・選択性
- 最大8倍高速
ここからはブログ執筆者の想像ですが、以下の理由からおそらく mRNA display のような in vitro display がベースになったシステムではないかと予想します。
- 1ラウンド ≈ 1日
- FACSなし
- 酵母培養なし
- 洗浄・染色・ソーティング工程なし
→ 細胞ベースではない
- 10⁹規模ナイーブVHHを扱える
- 個体分解能での測定は不可能
- 集団レベルでの選択
→ bulk selection 系
本レポートでは、次の2種類のケースでスクリーニング基盤の性能を示しています。
(A) ナイーブVHHライブラリ
- ~10⁹規模
- 3ラウンド → SPR
- 1週間以内に親和性データ取得
(B) AI設計VHHライブラリ
- ~80,000配列
- 1–2ラウンド → SPR
- AI設計 → 合成 → RamaX → 即データ回収
AI設計ライブラリとして必要な候補配列数の規模は大きく、大規模生成・大規模スクリーニングが前提になったワークフローです。
