एंटीबॉडी पर आधारित दवाओं का विकास एंटीबॉडी की खोज से शुरू होता है जो बीमारी से जुड़े प्रोटीन पर एक विशिष्ट क्षेत्र, जिसे एपिटोप कहा जाता है, से जुड़ने में सक्षम हो। इस तरह की उपयुक्त एंटीबॉडी खोजना मुश्किल हो सकता है।
बंगलौर स्थित ImmunitoAI कंपनी इस कार्य को हल करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है। इसका AbInitio प्लेटफॉर्म चयनित लक्ष्य और एपिटोप के लिए एंटीबॉडी डिजाइन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके बाद स्टार्टअप अपनी प्रयोगशाला में परीक्षण करता है।
इस स्टार्टअप की स्थापना 2020 में डॉ. अरिdni शाह और ट्रिश चटर्जी ने Entrepreneur First एक्सेलेरेटर के माध्यम से की थी, जहाँ वे उस वर्ष अगस्त में मिले थे।
शाह, जो मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं, के पास NCBS-TIFR से जीव विज्ञान में पीएचडी की डिग्री और दिल्ली विश्वविद्यालय से बायोमेडिकल विज्ञान में स्नातक की डिग्री है। तकनीकी निदेशक चटर्जी के पास दिल्ली विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर डिग्री है और उन्होंने पहले ग्रेऑरेंज में अनुसंधान एवं विकास विभाग में वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में काम किया था।
मूल विचार शाह के डॉक्टरेट शोध से आया, जो मधुमक्खियों से संबंधित था। चूंकि मधुमक्खियां मॉडल जीव नहीं हैं, इसलिए उनके प्रोटीनों के खिलाफ एंटीबॉडी प्राप्त करना कठिन था। उद्योग विशेषज्ञों के साथ शुरुआती चर्चाओं से पता चला कि दवा निर्माता भी उपयुक्त प्रारंभिक एंटीबॉडी खोजने में समान समस्या का सामना करते हैं, जैसा कि चटर्जी बताते हैं।
चटर्जी ने विचार विकसित करने में लगभग तीन महीने और पहले प्रोटोटाइप बनाने में तीन सप्ताह तक खर्च किए। इस संस्करण ने संभावित एंटीबॉडी को रैंक किया, जो AbInitio द्वारा आज किए जा रहे एंटीबॉडी डिजाइन कार्य की तुलना में एक सरल कार्य है।
ImmunitoAI की जीव विज्ञान टीम पहले रोग क्षेत्र, लक्ष्य प्रोटीन और उस एपिटोप को निर्धारित करती है जिससे एंटीबॉडी को बंधना चाहिए। यह भी निर्धारित किया जाता है कि एंटीबॉडी को लक्ष्य को अवरुद्ध करना चाहिए या सक्रिय करना चाहिए। फिर AbInitio चयनित एपिटोप के लिए एंटीबॉडी और एंटीबॉडी जैसे संरचनाओं, जिसमें नैनोएंटीबॉडी - छोटे, एकल-डोमेन एंटीबॉडी शामिल हैं - को डिजाइन करता है।
प्लेटफॉर्म प्रोटीन डेटा बैंक, एक सार्वजनिक भंडार से पेयर बाइंडिंग प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचनाओं पर प्रशिक्षित होता है। स्टार्टअप द्वारा विकसित गणितीय परिवर्तन परमाणुओं के त्रि-आयामी निर्देशांक को दो ग्राफ़ में बदल देता है, जहां परमाणुओं को बिंदुओं द्वारा दर्शाया जाता है और बंधन उनके संपर्क स्थानों को दिखाते हैं।
मॉडल अध्ययन करता है कि दो प्रोटीन के आकार एक दूसरे में कैसे फिट होते हैं, जिसमें एक की खांचे दूसरे के उभारों से मेल खाते हैं। यह यह भी अध्ययन करता है कि कौन से अमीनो एसिड, जो प्रोटीन के बिल्डिंग ब्लॉक हैं, एक दूसरे से बंधते हैं। डिजाइन चरण के दौरान, प्लेटफॉर्म बाद के संशोधन की आवश्यकता को कम करने के लिए दवा गुणों की जांच करता है।