Belangrijke BioAI-vooruitgang in het ontwerpen van therapeutische peptiden: PepMimic overtrof een toonaangevende methode in de algehele prestaties op veel tests. ✅ Het ontwierp 384 kleine eiwitstukken voor vijf ziekte-doelen. Ongeveer 8% hechtte zich zeer sterk aan hun doelen, en 26 hadden uitzonderlijk sterke hechting. Dat is veel beter dan willekeurig kiezen. ✅ Het kon ook andere door AI gemaakte binders voor twee doelen kopiëren, met een succespercentage van ongeveer 14% in totaal. ✅ Bij muizen richtten geselecteerde stukken zich zeer goed op tumoren: ongeveer 9 keer meer in tumoren met PD-L1 en ongeveer 16 keer meer in tumoren met TROP2. ✅ Over het geheel genomen was het succespercentage tienduizenden keren hoger dan bij de oude willekeurige screening.