METHOD, SYSTEM AND APPARATUS FOR PREDICTING PK VALUES OF ANTIBODIES

• Main Authors: FURTMANN, Norbert, AMENGUAL RIGO, José Antonio, BIRKENFELD, Joerg
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 23.11.2023
• Subjects: INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; PHYSICS

Methods, systems and apparatus are described for generating a pharmacokinetics (PK) model for predicting a PK value for an antibody of interest. An input dataset is received for a plurality of antibodies. The input dataset comprising data representative of the amino acid sequence of each of said antibodies and an experimentally determined PK value of each of said antibodies. One or more surface properties for each of said antibodies are computed based on the corresponding amino acid sequences. One or more region surface properties for one or more regions of interest are computed for each of said antibodies based on the one or more surface properties computed for each of said antibodies. A grouping from the one or more the regions of interest that produces a maximum correlation between the corresponding computed region surface properties of the grouping and the experimentally determined corresponding PK values is determined. This is used to establish a PK region surface property relationship for the plurality of antibodies. The PK model for predicting the PK value for the antibody of interest is generated based on the PK region surface property relationship. The PK model is configured to receive one or more input region surface properties of said determined grouping for said antibody of interest and output a predicted PK value for said antibody of interest by applying said inputted region surface properties to said relationship. L'invention concerne des procédés, des systèmes et un appareil destinés à générer un modèle pharmacocinétique (PK) pour prédire une valeur PK pour un anticorps d'intérêt. Un ensemble de données d'entrée est reçu pour une pluralité d'anticorps. L'ensemble de données d'entrée comprend des données représentatives de la séquence d'acides aminés de chacun desdits anticorps et une valeur PK déterminée de manière expérimentale de chacun desdits anticorps. Une ou plusieurs propriétés de surface pour chacun desdits anticorps sont calculées sur la base des séquences d'acides aminés correspondantes. Une ou plusieurs propriétés de surface de région pour une ou plusieurs régions d'intérêt sont calculées pour chacun desdits anticorps sur la base desdites propriétés de surface calculées pour chacun desdits anticorps. Un groupement à partir desdites régions d'intérêt qui produit une corrélation maximale entre les propriétés de surface de région calculées correspondantes du groupement et les valeurs PK correspondantes déterminées de manière expérimentale est déterminé. Celui-ci est utilisé pour établir une relation de propriété de surface de région PK pour la pluralité d'anticorps. Le modèle PK destiné à prédire la valeur PK pour l'anticorps d'intérêt est généré sur la base de la relation de propriété de surface de région PK. Le modèle PK est configuré pour recevoir une ou plusieurs propriétés de surface de région d'entrée dudit groupement déterminé pour ledit anticorps d'intérêt et délivrer en sortie une valeur PK prédite pour ledit anticorps d'intérêt en appliquant lesdites propriétés de surface de région entrées à ladite relation.