Receptor.AI与Sethera Therapeutics达成合作，构建多聚大环肽药物端到端DMTA循环

马萨诸塞州剑桥 — Receptor.AI Inc.（简称“Receptor.AI”）与Sethera Therapeutics（简称“Sethera”）今日宣布达成战略合作，旨在为难以成药靶点建立闭环的发现与优化工作流。Receptor.AI是一家TechBio药物发现公司，开发基于AI与物理学的临床前肽类药物发现平台；Sethera则是一家BioTech公司，专注于开发用于多聚大环肽药物的专有酶促平台。

根据合作条款，Sethera将负责合成并实验筛选结构多样化的多聚大环肽库。Receptor.AI将运用人工智能分析筛选结果，利用基于物理学的建模预测最佳候选化合物的肽-蛋白复合物结构，并通过结构引导的多目标优化推进候选系列，同时主导DMTA循环的推进。双方将共同设计、合成并实验测试新候选分子，并将所得数据用于指导后续每一轮循环。

Sethera的平台可在大型编码文库中引入1至6个稳定交联，生成多聚大环、嵌套、线性和肽间等多种结构。与聚焦于预定结构基序的受限肽方法不同，Sethera的平台探索多种实验可及的拓扑结构，使靶点生物学和筛选数据能够识别最具生产性的分子架构。通过将该化学空间与Receptor.AI的计算能力相结合，双方计划将筛选所得命中化合物推进至经过验证的先导系列，并改善其效力、选择性、稳定性、渗透性及其他可开发性特征。

初始项目将聚焦于双方共同选定的一个难成药靶点。双方将前瞻性评估该整合工作流在命中确认、靶点选择性及先导优化方面是否优于传统的富集与检测主导的优先级排序方法。在初始工作流验证之后，Receptor.AI与Sethera计划在选定的靶点类别和治疗领域内，推进额外的内部项目，并与制药及生物技术合作伙伴开展联合结构化的发现合作。合作的其他条款未予披露。

“Sethera的平台能够生成传统设计方法难以触及的实验可及肽结构，”Receptor.AI创始人兼首席执行官Alan Nafiiev博士表示。“我们的目标不是用物理学和AI替代实验，而是从每一轮实验循环中学习并指导下一轮。我们认为，正是这种闭环反馈能够为合作创造独特价值。”

“Sethera能够搜索庞大的物理文库，识别出仅靠传统肽设计无法生成的靶点结合序列与结构家族，”Sethera Therapeutics首席执行官兼联合创始人Karsten Eastman博士表示。“Receptor.AI为理解这些命中为何有效以及如何改进提供了强大的分析层。我们共同的目标是构建一个协调的设计-制造-测试-学习流程，从而更高效地从实验发现推进至经过验证的先导系列。”

此次合作明确聚焦于将Receptor.AI的计算平台应用于Sethera专有的多聚大环肽化学、编码筛选数据及由此产生的治疗候选分子。双方将保留各自的平台技术，联合项目将在协调的研究计划下开展，并明确实验、计算、数据及项目管理职责。

通过该联盟，Receptor.AI与Sethera旨在建立一套可重复的发现系统，持续从实验活动中产生的序列、结构、反选、结合、功能及可开发性数据中学习。由此产生的工作流预期将减少从初始筛选命中到差异化肽先导系列所需的设计循环次数。