利用AI探索抗體「鑰匙」、加速藥物研發－訪百圖生科團隊

百圖生科提供了一張比較"AlphaFold2"和"xTrimoABFold"抗體結構預測表現的圖片

中新網北京6月12日電 題：利用AI探索抗體「鑰匙」、加速藥物研發－訪百圖生科團隊

記者 張素

試想一下，人體裡存在的蛋白質有著各種形態的“鎖孔”，如果研發人員能夠精準預測出形態並設計出相應的“鑰匙”，就能大幅提高“解鎖”效率，而這有協助加速更多前沿藥物研發及其他生命科學計畫進程…

記者訪談獲悉，包括發布生命科學大模型驅動的AIGP(AI Generated Protein)平台在內，百圖生科研發團隊已取得一系列積極進展。

合作研發，為藥物開發創新思路方法

#在最近一段時間內，西湖大學陳子博實驗室和百圖生科基於AIGP平台共同開展了AND-gate蛋白設計研究計畫。此舉旨在設計出具有分子邏輯門功能的人造「智慧」蛋白質，實現對複雜生命系統的精準訊號響應和調控，為許多疾病診療提供創新解決方案。

我們透過使用AIGP平台，迅速設計並產生具有特定特性的蛋白質。這為AND-gate蛋白的設計與應用提供了基礎，同時也為創新藥物開發提供了全新的思考方式與方法。 」百圖生科執行長劉維在受訪時說。

圖為百圖生科執行長劉維 百圖生科 供圖

劉維也以與邏晟生物方面合作探索腫瘤新標靶為例說，利用自主研發的腫瘤免疫逃脫標靶確認平台(Tier-A)，將創新成果快速賦形為具有全新作用機制生物大分子，「平時實驗室解析晶體結構需要幾個月時間，而AIGP平台將這個過程縮短到一兩週時間。」

在百圖生科首席技術官、首席AI科學家宋樂看來，靶點發現、化合物合成和篩選是新藥研發的關鍵環節，AI大模型有望實現該過程效率和效果的雙重提升，“我們希望在計算機裡更快地設計出滿足'鎖孔'精度的'鑰匙'，加快人工設計蛋白進化的速度，從而解決生命科學行業的痛點問題。”

據悉，百圖生科很快就會向潛在合作夥伴和專業研究者公開AIGP平台的一部分使用者介面。他們計劃在一年內推出AIGP2.0版本，以提供更多的任務模型訓練和其他能力。

更快更準，推動模型迭代與應用落地

亮點紛呈的AIGP平台，背後依託的是大規模多模態模型體系「xTrimo」。

據悉，「xTrimo」是由一個擁有千億參數的預訓練模型和多個下游任務模型組成的，其模型採用了四層嵌套結構的設計邏輯。今年4月，百圖生科發布數據顯示，抗體結構預測模型「xTrimoABFold 」展現出更高的準確度和效率。相較於“AlphaFold2”，其推理速度快540倍、運行速度快151倍，可在3秒內精確預測抗體的原子級結構。

「數據的準確度或品質會對模型表現造成直接影響。」宋樂解釋取得這份「成績單」的原因時說。研發團隊也對公開數據進行了精細的對齊工作，並以內部實驗室數據為高品質數據的補充，有效應對數據挖掘和利用的挑戰。他們先前建立的生物超級運算平台可以動態取得高達數千到數萬個GPU和對應的CPU資源，在算力方面非常強大。

“xTrimo”系統中的另一個子模型“xTrimoGene”，及其面向更多下游任務的版本“ scFoundation”也受到廣泛關注。近日，由百圖生科聯合清華大學發布的論文結果表明，在細胞類型註釋、擾動預測和協同藥物組合等6個單細胞領域基礎任務和下游應用場景上，xTrimoGene、scFoundation綜合表現超過經典方法，實現了業界SOTA。

我們的目標是將基礎工作做到最好，並進一步提高模型的準確性和效率，其中包括將抗體結構預測的速度提高到毫秒級。 」宋樂說。

同時，劉維表示，他們也希望向業界開放部分能力，徵集更多生態合作夥伴，推動大模型快速迭代與應用落地，並形成高品質的資料閉環。

面向未來，創造更多更美好的蛋白質

先由科學研究人員輸入對目標蛋白質的各種參數需求，演算法產生蛋白質。接著，蛋白質被自動列印出來，科學研究人員只需拿著由演算法自動化生產出來的蛋白質進一步科學驗證…這是劉維心中對於未來「蛋白質工廠」的設想。

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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