AI를 사용하여 항체의 '핵심'을 탐색하고 약물 개발을 가속화합니다. Baitu Biotechnology 팀과의 인터뷰

바이투바이오테크놀로지는 "AlphaFold2"와 "xTrimoABFold" 항체 구조 예측 성능 비교 사진을 제공합니다

중국 뉴스 서비스, 베이징, 6월 12일 제목: AI를 사용하여 항체의 "핵심" 탐색 및 약물 연구 개발 가속화 - Baitu Biotechnology 팀과의 인터뷰

장수 기자

인체에 존재하는 단백질에는 다양한 형태의 "열쇠 구멍"이 있다고 상상해 보십시오. 연구자들이 형태를 정확하게 예측하고 해당 "열쇠"를 설계할 수 있다면 "잠금 해제" 효율성을 크게 향상시켜 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 더 많은 최첨단 의약품 연구 개발 및 기타 생명 과학 프로젝트...

기자는 인터뷰를 통해 바이투바이오텍 R&D팀이 대형 생명과학 모델을 중심으로 AIGP(AI 생성 단백질) 플랫폼을 출시하는 등 일련의 긍정적인 진전을 이뤘다는 사실을 알게 됐다.

약물 개발을 위한 공동 연구 개발, 혁신적인 아이디어와 방법

최근 서호대학교 Chen Zibo 연구실과 Baitu Biotechnology는 AIGP 플랫폼을 기반으로 하는 AND-gate 단백질 설계 연구 프로젝트를 공동으로 진행했습니다. 이 움직임은 분자 논리 게이트 기능을 갖춘 인공 "스마트" 단백질을 설계하여 복잡한 생활 시스템의 정확한 신호 반응과 조절을 달성하고 많은 질병의 진단 및 치료를 위한 혁신적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

우리는 AIGP 플랫폼을 사용하여 특정 특성을 가진 단백질을 신속하게 설계하고 생성합니다. 이는 AND-게이트 단백질의 설계 및 응용을 위한 기초를 제공하며 혁신적인 약물 개발을 위한 새로운 사고 방식과 방법을 제공합니다. "Baitu Biotech의 CEO인 Liu Wei는 인터뷰에서 이렇게 말했습니다.

사진은 Baitu Biotechnology CEO Liu Wei의 모습입니다. 사진 제공: Baitu Biotechnology

Liu Wei는 또한 자체 개발한 종양 면역 탈출 표적 식별 플랫폼(Tier-A)을 사용하여 혁신적인 결과를 새로운 작용 메커니즘을 갖춘 생물학적 거대 기업으로 빠르게 전환하는 새로운 종양 표적을 탐색하기 위해 Logos Biotech과 협력한 사례를 언급했습니다. "보통 실험실에서 결정 구조를 분석하는 데 몇 달이 걸리지만 AIGP 플랫폼은 이 과정을 1~2주로 단축합니다."

Baitu Biotechnology의 최고 기술 책임자이자 최고 AI 과학자인 Song Le의 견해에 따르면, 표적 발견, 화합물 합성 및 스크리닝은 AI 대형 모델 연구 및 개발의 핵심 연결고리로서 효율성의 이중 향상을 달성할 것으로 예상됩니다. 그리고 이 과정의 효율성에 대해 "우리는 컴퓨터에서 '열쇠구멍' 정확도를 충족하는 '열쇠'를 더 빨리 설계하고, 인공적으로 설계된 단백질의 진화를 가속화하여 생명과학 산업의 문제점을 해결할 수 있기를 바랍니다."

Baitu Biotech은 곧 AIGP 플랫폼의 사용자 인터페이스 일부를 잠재적 파트너 및 전문 연구자들에게 공개할 예정이라고 합니다. 그들은 더 많은 임무 모델 훈련과 기타 기능을 제공하기 위해 1년 안에 AIGP 2.0 버전을 출시할 계획입니다.

더 빠르고 정확하여 모델 반복 및 애플리케이션 구현 촉진

많은 하이라이트를 갖춘 AIGP 플랫폼은 대규모 다중 모드 모델 시스템 "xTrimo"에 의존합니다.

"xTrimo"는 수천억 개의 매개변수가 있는 사전 훈련된 모델과 여러 다운스트림 작업 모델로 구성되어 있는 것으로 알려졌습니다. 해당 모델은 4계층 중첩 구조의 설계 로직을 채택합니다. 올해 4월 바이투바이오텍은 항체 구조 예측 모델 'xTrimoABFold++'가 더 높은 정확성과 효율성을 보였다는 데이터를 공개했다. '알파폴드2'와 비교하면 추론 속도는 540배, 실행 속도는 151배 빨라 항체의 원자 수준 구조를 3초 이내에 정확하게 예측할 수 있다.

"데이터의 정확성이나 품질은 모델 성과에 직접적인 영향을 미칩니다."라고 Song Le는 이 "성적표"를 획득한 이유를 설명하면서 말했습니다. R&D팀은 또한 공공 데이터에 대한 세부 정렬 작업을 수행하고 고품질 데이터를 내부 실험실 데이터로 보완하여 데이터 마이닝 및 활용 문제를 효과적으로 해결했습니다. 이전에 구축한 생물학적 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 수천에서 수만 개의 GPU와 해당 CPU 리소스를 동적으로 얻을 수 있어 컴퓨팅 성능 측면에서 매우 강력합니다.

"xTrimo" 시스템의 또 다른 하위 모델인 "xTrimoGene"과 더 많은 다운스트림 작업을 지향하는 해당 버전 "scFoundation"도 광범위한 관심을 받았습니다. 최근 Baitu Biotechnology와 Tsinghua University에서 발표한 논문 결과에 따르면 xTrimoGene과 scFoundation은 세포 유형 주석, 교란 예측 및 시너지 약물 조합을 포함하여 단일 세포 분야의 6가지 기본 작업 및 다운스트림 응용 시나리오에서 기존 방법보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 산업 SOTA를 실현했습니다.

우리의 목표는 기본 작업에 최선을 다하고 항체 구조 예측 속도를 밀리초 단위로 높이는 등 모델의 정확성과 효율성을 더욱 향상시키는 것입니다. "송 리가 말했다.

동시에 Liu Wei는 업계에 일부 역량을 개방하고, 더 많은 생태학적 파트너를 모집하고, 대형 모델의 신속한 반복 및 적용을 촉진하고, 고품질 데이터 폐쇄 루프를 형성하기를 희망한다고 말했습니다.

미래를 바라보며 더 많은, 더 나은 단백질을 만들어 보세요

먼저 과학 연구자들이 목표 단백질에 대한 다양한 매개변수 요구 사항을 입력하면 알고리즘이 단백질을 생성합니다. 그런 다음 단백질이 자동으로 인쇄되고 연구원은 추가 과학적 검증을 위해 알고리즘에 의해 자동으로 생성된 단백질만 가져가면 됩니다. 이것이 미래의 "단백질 공장"에 대한 Liu Wei의 비전입니다.

앞으로 5년간의 노력을 통해 AIGP 플랫폼을 한 단계 더 발전시켜 세상에 더 많은 아름다운 단백질을 선사하고, 더 나은 삶을 만드는 데 기여할 수 있기를 기대합니다. "라고 말하더군요.

바이투바이오텍은 최첨단 생명공학 전문가, 신약개발 전문가, 임상 전문팀 등을 대상으로 미래를 목표로 하는 '우수 개발자 프로그램'을 출시했습니다. Song Le는 이 계획이 높은 수준의 중개 의학 연구 프로젝트에 과학 연구 자금과 기술 지원을 제공할 것이라고 설명했습니다. 그는 Baitu Biotechnology가 과학적 연구 결과가 지속적으로 생산될 수 있도록 다양한 분야의 배경을 가진 인재로 구성된 팀을 구성했다고 말했습니다.

AI 단백질 디자인의 응용 분야가 지속적으로 확대됨에 따라 AIGP 플랫폼을 기반으로 관련 당사자 간의 협력이 항체 의약품 개발이라는 좁은 의미에 국한되지 않고 다양한 고분자 의약품에도 진출한다는 점에 유의해야 합니다. , 세포 유전자 치료, 생명 과학 도구 등 분야를 연구하고 있으며 AI의 혁신적인 단백질 생성 능력을 활용하여 환경 보호, 석유, 식품 및 기타 분야로 확장하여 보다 실질적인 문제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 플라스틱을 효율적으로 분해하거나 특정 에너지 생산을 위한 준비 속도를 높이는 방법을 찾기 위해 프로테아제를 연구하고 있습니다.

Liu Wei는 대상 영역과 비즈니스 모델을 확장하기 위해 열심히 노력하는 동시에 "대형 AI 모델, 최첨단 바이오컴퓨팅 기술 등을 사용하여 복잡한 생명체를 모델링하고 새로운 단백질을 설계한다는 동일한 원래 의도를 유지하고 있습니다."라고 말했습니다. "도전에 대처하기 위해". 막대한 투자에도 불구하고 그들은 여전히 ​​이 길을 굳건히 나아갈 것입니다. (끝)

위 내용은 AI를 사용하여 항체의 '핵심'을 탐색하고 약물 개발을 가속화합니다. Baitu Biotechnology 팀과의 인터뷰의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!