SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATIVE DESIGN OF CUSTOM BIOLOGICS

Presented herein are systems and methods for generative design of custom biologies. In particular, in certain embodiments, generative biologic design technologies of the present disclosure utilize a machine learning models to create custom (e.g., de-novo) peptide backbones that, among other things, can be tailored to exhibit desired properties and/or bind to specified target molecules, such as other proteins (e.g., receptors). Generative machine learning models described herein may be trained on, and accordingly leverage, a vast landscape of existing protein and peptide structures. Once trained, however, these generative models may create wholly new (de-novo) custom peptide backbones that are expressly tailored to particular targets. These generated custom peptide backbones can, e.g., subsequently, be populated with amino acid sequences to generate final custom biologies providing enhanced performance for binding to desired targets. La présente divulgation concerne des systèmes et des procédés de conception générative de produits biologiques personnalisés. En particulier, dans certains modes de réalisation, des technologies de conception biologique générative de la présente divulgation utilisent un modèle d'apprentissage automatique pour créer des squelettes peptidiques personnalisés (par exemple, de-novo) qui, entre autres, peuvent être adaptés pour présenter des propriétés souhaitées et/ou se lier à des molécules cibles spécifiées, telles que d'autres protéines (par exemple, des récepteurs). Des modèles d'apprentissage automatique génératifs décrits dans la présente divulgation peuvent être entraînés sur, et par conséquent, exploiter, un vaste paysage de structures protéiques et peptidiques existantes. Cependant, une fois entraîné, ces modèles génératifs peuvent créer entièrement de nouveaux squelettes peptidiques personnalisés (de-novo) qui sont expressément adaptés à des cibles particulières. Ces squelettes peptidiques personnalisés générés peuvent, par exemple, être peuplés avec des séquences d'acides aminés pour générer des produits biologiques personnalisés finaux présentant des performances améliorées pour se lier à des cibles souhaitées.