Collaborazione tra GenNext Technologies e Thermo Fisher Scientific
Semplificare la biologia strutturale per uno sviluppo bioterapeutico più rapido
GenNext® Technologies, Inc., pioniere nel campo dell'impronta proteica, sta collaborando con Thermo Fisher Scientific per fornire un flusso di lavoro semplificato per la biologia strutturale progettato per migliorare lo sviluppo bioterapeutico. Le organizzazioni stanno combinando il sistema di impronta proteica AutoFox® di GenNext con le soluzioni di cromatografia liquida-spettrometria di massa (LC-MS) di Thermo Fisher, in particolare la strumentazione Thermo Scientific™ Orbitrap™, la tecnologia di preparazione dei campioni e altri materiali di consumo per la proteomica strutturale, come i reticolanti e le etichette di fluorescenza, per creare una potente soluzione di flusso di lavoro end-to-end per i ricercatori che lavorano su studi complessi di struttura proteica e interazione con i farmaci.
Il flusso di lavoro integrato fornisce approfondimenti ad alta risoluzione sulla struttura e sulla dinamica delle proteine, essenziali per ottimizzare la sicurezza, l'efficacia e la somministrazione dei farmaci. Offre inoltre ai ricercatori un prezioso set di strumenti per aiutare a convalidare i modelli strutturali generati dall'intelligenza artificiale (AI), una frontiera emergente nella scoperta dei farmaci.
"Siamo entusiasti di collaborare con Thermo Fisher Scientific per far progredire i confini della biologia strutturale", ha dichiarato Scot Weinberger, CEO di GenNext Technologies. "Integrando la nostra linea di prodotti Fox® con la strumentazione MS di Thermo Fisher, come Thermo Scientific™ Orbitrap™ Tribrid™ MS o Thermo Scientific™ Orbitrap Exploris™ MS, i reagenti avanzati e il software di elaborazione dei dati, i ricercatori possono ottenere rapidamente una visibilità senza precedenti sulla struttura e sul comportamento biomolecolare con una velocità e una semplicità senza precedenti."
Approfondimenti ad alta risoluzione, flusso di lavoro semplificato
Il flusso di lavoro inizia con il sistema AutoFox® di GenNext, che utilizza il Radical Protein Footprinting per mappare la forma, la flessibilità e le interazioni di legame delle proteine in condizioni quasi native. Queste informazioni strutturali vengono poi acquisite con elevata sensibilità e precisione utilizzando gli spettrometri di massa Orbitrap di Thermo Fisher, supportati dai kit di preparazione dei campioni EasyPep™ e dai reagenti Tandem Mass Tag per migliorare la coerenza, consentire il raggruppamento delle repliche e massimizzare la copertura proteica. L'utilizzo dello spettrometro di massa Thermo Scientific™ Orbitrap™ Astral™ migliora ulteriormente il flusso di lavoro, fornendo una produttività rapida, un'elevata sensibilità e una copertura profonda del proteoma per accelerare la scoperta e la caratterizzazione delle proteine.
I dati vengono elaborati utilizzando il software FoxWare® di GenNext e il software Proteome Discoverer di Thermo Scientific, creando un flusso di lavoro senza soluzione di continuità dalla preparazione del campione all'analisi e all'interpretazione. Il risultato è una soluzione semplificata ma robusta per la ricerca in biologia strutturale, particolarmente importante per lo sviluppo di biologici e biosimilari.
"La biologia strutturale è fondamentale per la comprensione delle basi molecolari dell'attività biologica e per lo sviluppo di nuove strategie terapeutiche", ha dichiarato Pushkin Pant, vicepresidente e direttore generale della spettrometria di massa per le scienze biologiche di Thermo Fisher Scientific. "La nostra collaborazione con GenNext consente agli scienziati di generare approfondimenti più profondi e più fruibili grazie a un approccio tecnologico sinergico".
Sostenere la prossima generazione di scoperta di farmaci
Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale stiano accelerando la scoperta di farmaci prevedendo le strutture delle proteine e le interazioni con i farmaci, queste previsioni richiedono una convalida sperimentale per diventare utili. Il flusso di lavoro GenNext-Thermo Fisher sostiene questo sforzo consentendo ai ricercatori di testare e perfezionare in modo efficiente i modelli generati dall'IA, un approccio già dimostrato con successo dai ricercatori e dai clienti di GenNext.
Questa capacità di combinare velocità, precisione e convalida nel mondo reale rende il flusso di lavoro una risorsa potente nello sviluppo di farmaci sia tradizionali che potenziati dall'IA.
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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