Nuclera y leadXpro se asocian para acelerar el descubrimiento de fármacos dirigidos a proteínas de membrana

Nuclera y leadXpro anunciaron una alianza científica para acelerar el descubrimiento de fármacos basado en estructura dirigido a proteínas de membrana difíciles. La colaboración combina el cribado rápido multiplex de eProtein Discovery con el diseño de constructos impulsado por IA/ML y la experiencia en caracterización estructural y biofísica de leadXpro.

Nuclera, la empresa de biotecnología que permite un acceso rápido a proteínas de alta calidad, y leadXpro, especialista en el descubrimiento de fármacos basado en estructura para proteínas de membrana, anunciaron una alianza científica el 17 de febrero de 2026. La colaboración reúne el cribado rápido multiplex de proteínas de membrana de eProtein Discovery con el diseño de constructos impulsado por IA/ML y la experiencia de leadXpro en proteínas de membrana para avanzar en los estudios estructurales y el desarrollo terapéutico.

Las proteínas de membrana siguen estando entre las dianas farmacológicas más valiosas, pero también entre las más difíciles de obtener. Es bien sabido que su expresión y purificación en cantidad y calidad suficientes para estudios de biología estructural y biofísicos es especialmente compleja, lo que limita los programas de descubrimiento de fármacos incluso cuando la biología prometedora se comprende bien.

Al integrar la tecnología de cribado multiplex de síntesis de proteínas libre de células (Cell Free Protein Synthesis) de eProtein Discovery con la experiencia de leadXpro en IA/ML y en caracterización biofísica y estructural, la alianza establecerá un flujo de trabajo integral, iterativo y guiado por IA. El flujo de trabajo conectará el diseño de constructos in silico con un cribado multiplex experimental rápido para acelerar y reducir el riesgo de programas complejos de proteínas de membrana, acortando el camino hacia conocimientos estructurales y biofísicos para el descubrimiento de fármacos basado en estructura.

Los constructos de proteínas de membrana se evaluarán mediante el sistema eProtein Discovery de Nuclera, y las variantes más prometedoras se someterán a una caracterización biofísica detallada y a la determinación de estructuras de crio-EM (cryo-EM) de alta resolución, lideradas por leadXpro. Los conocimientos obtenidos en estos estudios se integrarán en modelos de IA/ML para el diseño de constructos y la predicción de estabilidad, mejorando los rendimientos, la funcionalidad y las tasas de éxito.

La alianza también contribuirá a una futura integración de capacidades de IA/ML en el portafolio de productos de Nuclera para incorporar el diseño predictivo en el sistema eProtein Discovery, y reforzar la plataforma de leadXpro para producir y caracterizar rápidamente dianas difíciles de proteínas de membrana.

El CEO y cofundador de Nuclera declaró: "Los científicos están bajo presión para avanzar más rápido en programas de proteínas de membrana cada vez más complejos. Al asociarnos con leadXpro, podemos combinar el diseño de constructos impulsado por IA/ML con nuestro cribado rápido multiplex de proteínas de membrana para ofrecer un flujo de trabajo verdaderamente ‘lab-in-loop’. Esta colaboración es un paso importante hacia la incorporación de IA/ML en el sistema de Nuclera, de modo que los investigadores puedan pasar de la secuencia a conocimientos estructurales y funcionales de alto valor en una fracción del tiempo que se requiere actualmente".

El CEO de leadXpro comentó: "El acceso a constructos de proteínas de membrana bien optimizados es fundamental para producir proteínas de alta calidad que permitan estudios de biología estructural y biofísicos. La plataforma eProtein Discovery de Nuclera proporciona un enfoque robusto, rápido y reproducible para explorar el espacio de constructos. Combinada con nuestra experiencia consolidada en IA/ML y biología estructural, esta integración nos permite respaldar mejores decisiones de diseño desde etapas más tempranas y acelerar el avance de candidatos farmacológicos prometedores".

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