AI を使用して抗体の「鍵」を探索し、医薬品開発を加速する - Baitu Biotechnology チームへのインタビュー

Baitu Biotechnology は、「AlphaFold2」と「xTrimoABFold」の抗体構造予測のパフォーマンスを比較した画像を提供しています

China News Service、北京、6 月 12 日、タイトル: AI を使用して抗体の「鍵」を探索し、医薬品の研究開発を加速 - Baitu Biotechnology チームへのインタビュー

張蘇記者

想像してみてください。人間の体内に存在するタンパク質にはさまざまな形の「鍵穴」があります。研究者がその形を正確に予測し、対応する「鍵」を設計できれば、「解錠」の効率を大幅に向上させることができます。最先端の医薬品研究開発やその他のライフサイエンスプロジェクトをさらに加速します...

記者はインタビューで、Baitu Biotechnology の研究開発チームが、大規模なライフ サイエンス モデルを活用した AIGP (AI Generated Protein) プラットフォームのリリースなど、一連の前向きな進歩を遂げたことを知りました。

共同研究開発、創薬のための革新的なアイデアと手法

最近、西湖大学の Chen Zibo の研究室と Baitu Biotech は、AIGP プラットフォームに基づいた AND ゲートタンパク質設計研究プロジェクトを共同で実施しました。この動きは、分子論理ゲート機能を備えた人工「スマート」タンパク質を設計して、複雑な生命システムの正確な信号応答と制御を実現し、多くの病気の診断と治療のための革新的なソリューションを提供することを目的としています。

私たちは AIGP プラットフォームを使用して、特定の特性を持つタンパク質を迅速に設計および生成します。これは、AND ゲートタンパク質の設計と応用の基礎を提供するだけでなく、革新的な医薬品の開発のための新しい考え方と方法も提供します。 「Baitu Biotech の CEO、Liu Wei 氏はインタビューで次のように述べています。

写真は Baitu Biotechnology CEO、Liu Wei 写真提供: Baitu Biotechnology

Liu Wei氏はまた、自社開発の腫瘍免疫回避標的同定プラットフォーム（Tier-A）を使用して、革新的な結果を新しい作用機序に迅速に変換することで、新しい腫瘍標的を探索するためのロゴス・バイオテクノロジーとの協力の例を挙げた。 , 「研究室で結晶構造を分析するには通常数か月かかりますが、AIGP プラットフォームを使用すると、このプロセスが 1 ～ 2 週間に短縮されます。」

Baitu Biotechnology の最高技術責任者兼主任 AI サイエンティストである Song Le 氏によると、標的の発見、化合物の合成、およびスクリーニングは新薬の研究開発における重要なリンクであり、大規模な AI モデルは開発において 2 倍の改善を達成すると期待されています。プロセスの効率と有効性を重視し、「コンピューターの『鍵穴』の精度を満たす『鍵』を迅速に設計し、人工的に設計されたタンパク質の進化を加速し、それによってライフサイエンス業界の問題点を解決したいと考えています。」

Baitu Biotech は間もなく AIGP プラットフォームのユーザー インターフェイスの一部を潜在的なパートナーや専門研究者に公開すると報告されています。彼らは、より多くのミッション モデル トレーニングやその他の機能を提供するために、1 年以内に AIGP 2.0 バージョンをリリースする予定です。

より高速かつ正確になり、モデルの反復とアプリケーションの実装を促進します

多くのハイライトを持つ AIGP プラットフォームは、大規模マルチモーダル モデル システム「xTrimo」に依存しています。

「xTrimo」は、数千億のパラメータを持つ事前学習済みモデルと複数の下流タスクモデルで構成されており、そのモデルは4層の入れ子構造の設計ロジックを採用していると報告されています。 Baitu Biotechは今年4月、抗体構造予測モデル「xTrimoABFold」の精度と効率が高いことを示すデータを発表した。 「AlphaFold2」と比較すると、推論速度が540倍、実行速度が151倍速く、抗体の原子レベルの構造を3秒以内に正確に予測できるという。

「データの精度や品質は、モデルのパフォーマンスに直接影響します。」と Song Le 氏は、この「レポート カード」を入手した理由を説明する際に述べました。研究開発チームはまた、データ マイニングと利用の課題に効果的に対処するために、公開データの詳細な調整作業を実施し、高品質のデータを内部の研究所のデータで補完しました。彼らが以前に確立した生物学的スーパーコンピューティング プラットフォームは、数千から数万の GPU とそれに対応する CPU リソースを動的に取得でき、コンピューティング能力の点で非常に強力です。

「xTrimo」システムの別のサブモデルである「xTrimoGene」と、より下流のタスク向けのそのバージョン「scFoundation」も広く注目を集めています。最近、Baitu Biotechnology と清華大学が発表した論文の結果では、xTrimoGene と scFoundation が、細胞型のアノテーション、摂動予測、相乗的な薬剤の組み合わせなど、単細胞分野における 6 つの基本タスクと下流のアプリケーション シナリオにおいて古典的な手法を上回るパフォーマンスを示していることが示されています。業界SOTAを実現。

私たちの目標は、基本的な作業で最善を尽くし、抗体構造予測の速度をミリ秒まで高めるなど、モデルの精度と効率をさらに向上させることです。 「ソン・レさんは言いました。

同時に、Liu Wei 氏は、一部の機能を業界に公開し、より多くの環境保護パートナーを採用し、大規模モデルの迅速な反復と適用を促進し、高品質のデータの閉ループを形成したいと述べました。

未来に向かって、より多くのより優れたタンパク質を生み出す

まず、科学研究者がターゲットタンパク質のさまざまなパラメータ要件を入力すると、アルゴリズムがタンパク質を生成します。その後、タンパク質は自動的にプリントアウトされ、研究者はさらなる科学的検証のためにアルゴリズムによって自動的に生成されたタンパク質を採取するだけで済みます...これが、Liu Wei の未来の「タンパク質工場」のビジョンです。

期待透過未來5年的努力將AIGP平台推向全新高度，為世界帶來更多美好的蛋白質，為創造更美好的生活做出貢獻。 」他說。

百圖生科推出了“卓越開發者計劃”，該計劃面向前沿生物技術專家、藥物開發專家和臨床專業團隊等，並旨在瞄準未來。宋樂解釋道，該計劃將為高水準的轉化醫學研究計畫提供科學研究經費和技術支援。他表示，百圖生科已經建立了由具有多學科背景的人才組成的團隊，以確保科學研究成果持續產生。

須注意的是，隨著AI蛋白設計應用領域不斷拓展，相關方面基於AIGP平台等開展的合作不僅限於狹義的抗體藥物研發，而是進入多種大分子藥物、細胞基因療法、生命科學工具等領域，並延伸至環保、石油、食品等領域，運用AI生成創新蛋白質的能力，解決更多現實問題。例如，研究人員正在研究蛋白酶，以期尋找一種能夠有效分解塑膠或加速特定能源生產製備的方法。

劉維表示，在努力擴展目標領域和業務模式的同時，他們保持著不變的初心，那就是「用AI大模型、前沿生物計算技術等，建模複雜的生命體，並設計全新的蛋白以應對挑戰」。儘管投入巨大，他們依然會在這條道路上堅定前進。 (完)

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