ALP Bio AG entwickelt eine Plattform, die Immunorganoid-Assays mit künstlicher Intelligenz kombiniert, um Immunogenitätsrisiken bei der Entwicklung therapeutischer Antikörper früher vorherzusagen und zu reduzieren. Das Unternehmen nutzt menschliche Tonsillen-Organoid-Daten ex vivo zusammen mit Protein-Sprachmodellen und geometrischem Deep Learning, um Anti-Arzneimittel-Antikörper (ADA) vorherzusagen.
Die Plattform funktioniert nach einem dreischichtigen Ansatz: Zunächst prognostizieren Sequenz-basierte KI-Modelle das ADA-Risiko von Antikörpersequenzen. Anschließend validiert eine proprietäre Tonsillen-Organoid-Assay Kandidaten ex vivo. Zuletzt nutzt generatives KI-Design problematische Epitope neu zu entwickeln, um Immunogenitätsliabilities zu verringern und gleichzeitig die Antikörperfunktion zu bewahren.
Der Fokus liegt auf B-Zell-Immunogenität und den daraus resultierenden ADA-Reaktionen. Durch die Kombination von In-vitro-Tests, ex-vivo-Validierung und iterativer KI-gestützter Re-Engineering wird die Antikörperentwicklung vorhersehbarer und umsetzbarer gestaltet.