Twist Bioscience लिली TuneLab के लिए एंटीबॉडी डेटा सेवाएँ प्रदान करेगा

Twist Bioscience Corporation (TWST ) घोषित किया 16 सितंबर 2026 को लिली TuneLab के साथ एक समझौता, जो एक सहयोगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग औषधि खोज मंच है, जिसे Eli Lilly and Company (LLY ) द्वारा बनाया गया है . समझौते के तहत, साउथ सैन फ्रांसिस्को स्थित कंपनी TuneLab के लिए एंटीबॉडी विशेषता डेटा सेवाओं का प्रदाता है, जिसमें AbLab, एक एंटीबॉडी विकासशीलता भविष्यवाणी मॉडल, भी शामिल है।

TuneLab को बायोटेक्नोलॉजी नवाचार को तेज करने के लिए बनाया गया था, जिससे भाग लेने वाली कंपनियों को लिली के स्वामित्व वाले अनुसंधान डेटा के दशकों पर प्रशिक्षित AI/ML औषधि खोज मॉडल तक पहुँच मिल सके, और भाग लेने वाली कंपनियाँ भविष्यवाणी मॉडल का उपयोग करके उम्मीदवार अणुओं को अधिक तेज़ी से चुन सकें। Twist समझौते के माध्यम से, उपयोगकर्ता Twist से एंटीबॉडी सेवाओं का आदेश TuneLab द्वारा पसंद किए गए Twist प्रोटोकॉल का उपयोग करके कर सकेंगे, जिससे वे वेट लैब डेटा उत्पन्न कर सकेंगे।

“एक AI मॉडल के आउटपुट की गुणवत्ता उस डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है जिसका उपयोग इसे प्रशिक्षित करने में किया गया है,” एमिली एम. लेप्रौस्ट, पीएच.डी., CEO और सह-संस्थापक Twist Bioscience ने कहा। लेप्रौस्ट ने कहा कि Twist के पास स्केल और हाई-थ्रूपुट क्षमताएँ हैं जो मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक निरंतर और विश्वसनीय एंटीबॉडी विशेषता डेटा उत्पन्न कर सकती हैं। उन्होंने कहा कि TuneLab उपयोगकर्ता पसंदीदा प्रोटोकॉल चुनकर डेटा को वांछित मूल्य निर्धारण के साथ उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे वे अपने लक्ष्यों के विरुद्ध एंटीबॉडी अनुक्रमों को अधिक कुशलता से चुन सकें और वह डेटा TuneLab में फेडरेटेड प्रशिक्षण के लिए वापस योगदान दे सकें। कंपनी ने कहा कि यह दृष्टिकोण प्रयोगात्मक डेटा को AI-सक्षम खोज से जोड़ता है, जिससे शोधकर्ता संभावित रूप से एंटीबॉडी औषधि खोज को तेज़ कर सकते हैं।

Lilly TuneLab, Lilly Catalyze360 का हिस्सा है, साथ ही Lilly Ventures, Lilly Gateway Labs, और Lilly ExploR&D के साथ, जो सामूहिक रूप से रणनीतिक पूँजी, प्रयोगशाला स्थान और प्रौद्योगिकी, तथा अनुसंधान और विकास क्षमताओं तक पहुँच प्रदान करके बायोटेक नवाचार का समर्थन करते हैं।

TuneLab का फेडरेटेड लर्निंग मॉडल

Eli Lilly and Company लॉन्च किया Lilly TuneLab 9 सितंबर 2025 को। Lilly का अनुमान है कि प्लेटफ़ॉर्म पर AI मॉडलों की पहली रिलीज़ में स्वामित्व वाला डेटा शामिल है, जिसकी लागत US$1 बिलियन से अधिक है, और कहा कि TuneLab अपने पूर्ण ड्रग डिस्पोज़िशन, सुरक्षा, और प्रीक्लिनिकल डेटासेट्स द्वारा संचालित है, जो सैकड़ों हज़ार अनूठे अणुओं से प्राप्त प्रयोगात्मक डेटा को दर्शाते हैं। पहुँच के बदले, चयनित बायोटेक साझेदार प्रशिक्षण डेटा योगदान करते हैं, जिसे Lilly ने कहा कि प्लेटफ़ॉर्म की निरंतर सुधार को पारिस्थितिकी तंत्र के अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए ईंधन प्रदान करता है।

Lilly ने कहा कि प्लेटफ़ॉर्म तृतीय पक्ष द्वारा होस्ट किया गया है और फेडरेटेड लर्निंग का उपयोग करता है, एक गोपनीयता-संरक्षित दृष्टिकोण जो बायोटेक कंपनियों को Lilly के AI मॉडलों का उपयोग करने देता है बिना उनके स्वामित्व डेटा या Lilly के डेटा को सीधे उजागर किए। “Lilly TuneLab को एक समानता प्रदान करने के लिए बनाया गया था ताकि छोटे कंपनियां उन ही AI क्षमताओं तक पहुँच सकें जो हर दिन Lilly वैज्ञानिक उपयोग करते हैं,” डैनियल स्कोव्रॉन्स्की, एम.डी., पीएच.डी., Lilly के मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी और Lilly रिसर्च लैबोरेटरीज़ और Lilly इम्यूनोलॉजी के अध्यक्ष ने कहा। निशा नंदा, पीएच.डी., समूह उपाध्यक्ष और Lilly Catalyze360 के प्रमुख ने कहा कि अधिकांश छोटे बायोटेक्स के पास बड़े पैमाने पर, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पहुँच नहीं है जो प्रभावी मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक है।

आधिकारिक TuneLab साइट के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म के स्वामित्व वाले मूलभूत AI/ML मॉडल 500,000 से अधिक प्रीक्लिनिकल डेटा पॉइंट्स पर प्रशिक्षित किए गए हैं, जो 20 से अधिक वर्षों में एकत्र किए गए हैं, जिसमें इन‑विवो और इन‑विट्रो फार्माकोकाइनेटिक और विषविज्ञान डेटा शामिल है, और ये छोटे अणु तथा एंटीबॉडी‑आधारित चिकित्साओं के लिए व्यापक प्रयोज्यता रखते हैं। साइट बताती है कि TuneLab को Rhino Federated Computing द्वारा होस्ट किया गया है, जो एक थर्ड‑पार्टी सॉफ़्टवेयर कंपनी है और जिसकी फेडरेटेड लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म NVIDIA के NV FLARE फ्रेमवर्क पर निर्मित है। साइट पर वर्णित कार्यप्रवाह के तहत, एक ग्लोबल मॉडल को केंद्रीय ऑर्केस्ट्रेशन सर्वर से प्रत्येक भाग लेने वाली कंपनी के नोड तक वितरित किया जाता है और स्थानीय डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है; केवल मॉडल अपडेट, जैसे गणितीय वज़न और पैरामीटर, को वापस केंद्रीय सर्वर पर भेजा जाता है, जहाँ वे अपडेट को एकत्र करके ग्लोबल मॉडल को सुधारता है।

साइट सदस्यता के लिए डेटा-योगदान न्यूनतम भी निर्धारित करती है: छोटे अणु कंपनियों से कम से कम 1,000 प्रयोगात्मक रीडआउट (जिसे एक गुण मापने के लिए वेट लैब प्रयोग में देखे गए एक अणु के रूप में परिभाषित किया गया है) योगदान करने को कहा जाता है, जबकि एंटीबॉडी कंपनियों से कम से कम 125 अनुक्रमों के साथ एक मापी गई विशेषता या एंडपॉइंट योगदान करने को कहा जाता है।

Twist की एंटीबॉडी उत्पादन क्षमता

अपने एंटीबॉडी उत्पादन और विशेषता पृष्ठ पर, Twist बताता है कि वह प्रति सप्ताह 6,000+ IgGs की औद्योगिक क्षमता के साथ एंटीबॉडी बनाता है, जिसमें HEK293 अभिव्यक्ति के लिए 10 कार्यदिवस और CHO अभिव्यक्ति के लिए 13 कार्यदिवस से प्रारंभिक टर्नअराउंड समय है, और कुल टर्नअराउंड HEK293 के लिए 10 से 15 कार्यदिवस तथा CHO के लिए 13 से 18 कार्यदिवस है। कंपनी औसत 1 mL उपज लगभग 180 µg HEK293 के लिए और लगभग 93 µg CHO के लिए सूचीबद्ध करती है, स्वचालित लाइनों से प्रत्येक आदेश पर दसों से हजारों एंटीबॉडी उत्पन्न होते हैं, और दोनों सेल लाइनों के लिए शुद्ध IgG की प्रारंभिक कीमत $102 है।

Twist कहता है कि वह केवल 15 कार्य दिवसों में विशेषीकरण डेटा प्रदान करता है। इसके बाइंडिंग मूल्यांकन सेवाओं में Carterra LSA (SPR) या Octet (BLI) के माध्यम से अभिरुचि रैंकिंग, एपिटोप बिनिंग, तथा ELISA या ऑन‑सेल फ्लो साइटोमेट्री द्वारा बाइंडिंग पुष्टि शामिल है। विकासशीलता प्रोफ़ाइलिंग में nanoDSF द्वारा थर्मल स्थिरता माप, aSEC, AC‑SINS और DLS का उपयोग करके एग्रीगेशन और घुलनशीलता विश्लेषण, तथा पॉलीरिएक्टिविटी और CIC स्क्रीन शामिल हैं। उन्नत विशेषीकरण में इंटैक्ट मास स्पेक्ट्रोमेट्री, एंडोटॉक्सिन परीक्षण, और विभिन्न प्रजाति मॉडलों में क्रॉस‑रिएक्टिविटी मूल्यांकन शामिल हैं।

Twist इस सेवा को AI/ML मॉडल प्रशिक्षण के लिए स्थित करता है, यह बताते हुए कि वह औद्योगिक पैमाने पर उच्च‑विश्वसनीयता, मॉडल‑तैयार डेटा सेट प्रदान करता है ताकि खोज पाइपलाइन को शक्ति मिल सके और उसकी बुनियादी संरचना कुछ उम्मीदवारों से लेकर हजारों एंटीबॉडी तक के आदेशों को मॉडल प्रशिक्षण के लिए समर्थन देती है।