Mithilfe von KI den „Schlüssel“ zu Antikörpern erforschen und die Arzneimittelentwicklung beschleunigen – ein Interview mit dem Team von Baitu Biotechnology

Baitu Biotechnology liefert ein Bild, das die Leistung der Antikörperstrukturvorhersage „AlphaFold2“ und „xTrimoABFold“ vergleicht

China News Service, Peking, 12. Juni Titel: Mit KI den „Schlüssel“ zu Antikörpern erforschen und die Arzneimittelforschung und -entwicklung beschleunigen – Interview mit dem Team von Baitu Biotechnology

Reporter Zhang Su

Stellen Sie sich vor, die im menschlichen Körper vorhandenen Proteine ​​​​haben „Schlüssellöcher“ in verschiedenen Formen. Wenn Forscher die Formen genau vorhersagen und die entsprechenden „Schlüssel“ entwerfen können, können sie die Effizienz beim „Entriegeln“ erheblich verbessern, was dazu beiträgt, den Prozess zu beschleunigen von mehr innovativer Arzneimittelforschung und -entwicklung und anderen Life-Science-Projekten...

Der Reporter erfuhr aus dem Interview, dass das Forschungs- und Entwicklungsteam von Baitu Biotech eine Reihe positiver Fortschritte erzielt hat, darunter die Veröffentlichung der AIGP-Plattform (AI Generated Protein), die von großen Life-Science-Modellen angetrieben wird.

Gemeinsame Forschung und Entwicklung, innovative Ideen und Methoden zur Arzneimittelentwicklung

In jüngster Zeit haben das Labor von Chen Zibo an der West Lake University und Baitu Biotechnology gemeinsam ein Forschungsprojekt zum AND-Gate-Proteindesign auf Basis der AIGP-Plattform durchgeführt. Dieser Schritt zielt darauf ab, künstliche „intelligente“ Proteine ​​mit molekularen Logikgatterfunktionen zu entwickeln, um eine präzise Signalantwort und Regulierung komplexer lebender Systeme zu erreichen und innovative Lösungen für die Diagnose und Behandlung vieler Krankheiten bereitzustellen.

Wir nutzen die AIGP-Plattform, um schnell Proteine ​​mit spezifischen Eigenschaften zu entwerfen und zu generieren. Dies stellt eine Grundlage für das Design und die Anwendung von AND-Gate-Proteinen dar und liefert außerdem eine neue Denkweise und Methoden für die Entwicklung innovativer Medikamente. „Sagte Liu Wei, CEO von Baitu Biotech, in einem Interview.

Das Bild zeigt Liu Wei, CEO von Baitu Biotechnology. Foto bereitgestellt von Baitu Biotechnology

Liu Wei führte auch das Beispiel der Zusammenarbeit mit Logos Biotech zur Erforschung neuer Tumorziele an und nutzte dabei die selbst entwickelte Tumor-Immun-Escape-Target-Identifizierungsplattform (Tier-A), um innovative Ergebnisse schnell in biologische Giganten mit neuen Wirkmechanismen umzuwandeln. „Normalerweise dauert es mehrere Monate, bis das Labor die Kristallstruktur analysiert, aber die AIGP-Plattform verkürzt diesen Prozess auf ein bis zwei Wochen.“

Nach Ansicht von Song Le, Chief Technology Officer und Chief AI Scientist von Baitu Biotechnology, sind die Zielerkennung, die Synthese von Verbindungen und das Screening wichtige Verbindungen bei der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, von denen erwartet wird, dass große KI-Modelle eine doppelte Effizienzsteigerung erzielen und Wirksamkeit dieses Prozesses: „Wir hoffen, „Schlüssel“ zu entwerfen, die der „Schlüsselloch“-Genauigkeit im Computer schneller entsprechen, die Entwicklung künstlich gestalteter Proteine ​​zu beschleunigen und so Schwachstellen in der Biowissenschaftsbranche zu lösen.“

Es wird berichtet, dass Baitu Biotech in Kürze einen Teil der Benutzeroberfläche der AIGP-Plattform potenziellen Partnern und professionellen Forschern offenlegen wird. Sie planen, innerhalb eines Jahres die Version AIGP 2.0 auf den Markt zu bringen, um mehr Missionsmodellschulung und andere Funktionen bereitzustellen.

Schneller und genauer, wodurch die Modelliteration und Anwendungsimplementierung gefördert wird

Die AIGP-Plattform mit ihren vielen Highlights setzt auf das groß angelegte multimodale Modellsystem „xTrimo“.

Es wird berichtet, dass „xTrimo“ aus einem vorab trainierten Modell mit Hunderten von Milliarden Parametern und mehreren nachgelagerten Aufgabenmodellen besteht. Sein Modell übernimmt die Entwurfslogik einer vierschichtigen verschachtelten Struktur. Im April dieses Jahres veröffentlichte Baitu Biotech Daten, die zeigen, dass das Modell zur Vorhersage der Antikörperstruktur „xTrimoABFold++“ eine höhere Genauigkeit und Effizienz aufweist. Im Vergleich zu „AlphaFold2“ ist seine Inferenzgeschwindigkeit 540-mal schneller, seine Laufgeschwindigkeit ist 151-mal schneller und es kann die Struktur von Antikörpern auf atomarer Ebene innerhalb von 3 Sekunden genau vorhersagen.

„Die Genauigkeit oder Qualität der Daten wird einen direkten Einfluss auf die Modellleistung haben“, sagte Song Le, als er die Gründe für den Erhalt dieses „Zeugnisses“ erläuterte. Das Forschungs- und Entwicklungsteam führte außerdem detaillierte Abstimmungsarbeiten an öffentlichen Daten durch und ergänzte hochwertige Daten durch interne Labordaten, um die Herausforderungen der Datengewinnung und -nutzung effektiv zu bewältigen. Die von ihnen zuvor eingerichtete biologische Supercomputing-Plattform kann dynamisch Tausende bis Zehntausende GPUs und entsprechende CPU-Ressourcen erhalten, was in Bezug auf die Rechenleistung sehr leistungsstark ist.

Ein weiteres Untermodell im „xTrimo“-System, „xTrimoGene“, und seine Version „scFoundation“ für weiter nachgelagerte Aufgaben haben ebenfalls große Aufmerksamkeit erhalten. Kürzlich zeigten die Ergebnisse eines von Baitu Biotechnology und der Tsinghua University veröffentlichten Papiers, dass xTrimoGene und scFoundation klassische Methoden bei sechs grundlegenden Aufgaben und nachgelagerten Anwendungsszenarien im Einzelzellbereich übertreffen, darunter Zelltyp-Annotation, Störungsvorhersage und synergistische Arzneimittelkombination. Realisierte Industrie-SOTA.

Unser Ziel ist es, bei der grundlegenden Arbeit das Beste zu leisten und die Genauigkeit und Effizienz des Modells weiter zu verbessern, einschließlich der Erhöhung der Geschwindigkeit der Vorhersage der Antikörperstruktur auf Millisekunden. „Song Le sagte.

Gleichzeitig sagte Liu Wei, dass sie auch hoffen, der Industrie einige Möglichkeiten zu eröffnen, mehr ökologische Partner zu gewinnen, die schnelle Iteration und Anwendung großer Modelle zu fördern und einen hochwertigen Datenkreislauf zu bilden.

Der Zukunft entgegensehen, mehr und bessere Proteine ​​schaffen

Zuerst geben wissenschaftliche Forscher verschiedene Parameteranforderungen für das Zielprotein ein und der Algorithmus generiert das Protein. Dann wird das Protein automatisch ausgedruckt, und die Forscher müssen nur noch das vom Algorithmus automatisch erzeugte Protein zur weiteren wissenschaftlichen Überprüfung heranziehen ... Das ist Liu Weis Vision für die zukünftige „Proteinfabrik“.

Wir freuen uns darauf, die AIGP-Plattform durch unsere Bemühungen in den nächsten fünf Jahren auf ein neues Niveau zu bringen, der Welt mehr schöne Proteine ​​zu bringen und zur Schaffung eines besseren Lebens beizutragen. “, sagte er.

Baitu Biotech hat das „Excellent Developer Program“ ins Leben gerufen, das hochmodernen Biotechnologie-Experten, Experten für Arzneimittelentwicklung und klinischen Fachteams offen steht und auf die Zukunft ausgerichtet ist. Song Le erklärte, dass der Plan wissenschaftliche Forschungsfinanzierung und technische Unterstützung für hochrangige translationale medizinische Forschungsprojekte bereitstellen werde. Er sagte, dass Baitu Biotechnology ein Team bestehend aus Talenten mit multidisziplinärem Hintergrund zusammengestellt habe, um sicherzustellen, dass weiterhin wissenschaftliche Forschungsergebnisse erzielt werden.

Es ist zu beachten, dass sich die Zusammenarbeit relevanter Parteien auf der Grundlage der AIGP-Plattform mit der weiteren Erweiterung des Anwendungsbereichs des KI-Proteindesigns nicht nur auf die Entwicklung von Antikörpermedikamenten im engeren Sinne beschränkt, sondern auch eine Vielzahl makromolekularer Arzneimittel umfasst , Zellgentherapie, Life-Science-Tools usw. und erstreckt sich auf Umweltschutz, Erdöl, Lebensmittel und andere Bereiche, wobei die Fähigkeit der KI genutzt wird, innovative Proteine ​​zu erzeugen, um praktischere Probleme zu lösen. Forscher untersuchen beispielsweise Proteasen, um einen Weg zu finden, Kunststoffe effizient abzubauen oder die Vorbereitung für eine bestimmte Energiegewinnung zu beschleunigen.

Liu Wei sagte, dass sie zwar hart daran arbeiten, Zielbereiche und Geschäftsmodelle zu erweitern, aber die gleiche ursprüngliche Absicht beibehalten, nämlich „große KI-Modelle, modernste Biocomputing-Technologie usw. zu nutzen, um komplexe Lebensformen zu modellieren und neue Proteine ​​zu entwerfen.“ „Um die Herausforderungen zu meistern“. Trotz der enormen Investitionen werden sie diesen Weg konsequent weiterverfolgen. (Ende)

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