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利用AI探索抗体“钥匙”、加速药物研发——访百图生科团队

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2023-06-14 14:43:09991浏览

利用AI探索抗体“钥匙”、加速药物研发——访百图生科团队

百图生科提供了一张比较"AlphaFold2"和"xTrimoABFold"抗体结构预测表现的图片

中新网北京6月12日电 题:利用AI探索抗体“钥匙”、加速药物研发——访百图生科团队

记者 张素

试想一下,人体里存在的蛋白质有着各种形态的“锁孔”,如果研发人员能够精准预测出形态并设计出相应的“钥匙”,就能大幅提高“解锁”效率,而这有助于加速更多前沿药物研发及其他生命科学项目进程……

记者采访获悉,包括发布生命科学大模型驱动的AIGP(AI Generated Protein)平台在内,百图生科研发团队已取得一系列积极进展。

合作研发,为药物开发创新思路方法

在最近一段时间内,西湖大学陈子博实验室和百图生科基于AIGP平台共同开展了AND-gate蛋白设计研究项目。此举旨在设计出具有分子逻辑门功能的人造“智能”蛋白质,实现对复杂生命系统的精准信号响应和调控,为诸多疾病诊疗提供创新性解决方案。

我们通过使用AIGP平台,迅速设计并生成具有特定特性的蛋白质。这为AND-gate蛋白的设计与应用提供了基础,同时也为创新药物开发提供了全新的思维方式和方法。”百图生科首席执行官刘维在受访时说。

利用AI探索抗体“钥匙”、加速药物研发——访百图生科团队

图为百图生科首席执行官刘维 百图生科 供图

刘维还以与逻晟生物方面合作探索肿瘤新靶点为例说,利用自主研发的肿瘤免疫逃逸靶点确认平台(Tier-A),将创新成果快速赋形为具有全新作用机制生物大分子,“平时实验室解析晶体结构需要几个月时间,而AIGP平台将这一过程缩短到一两周时间。”

在百图生科首席技术官、首席AI科学家宋乐看来,靶点发现、化合物合成和筛选是新药研发的关键环节,AI大模型有望实现该过程效率和效果的双重提升,“我们希望在计算机里更快地设计出满足‘锁孔’精度的‘钥匙’,加快人工设计蛋白进化的速度,从而解决生命科学行业的痛点问题。”

据悉,百图生科将很快向潜在合作伙伴和专业研究者公开AIGP平台的一部分用户界面。他们计划在一年内推出AIGP2.0版本,以提供更多的任务模型训练和其他能力。

更快更准,推动模型迭代与应用落地

亮点纷呈的AIGP平台,背后依托的是大规模多模态模型体系“xTrimo”。

据悉,“xTrimo”是由一个拥有千亿参数的预训练模型和多个下游任务模型组成的,其模型采用了四层嵌套结构的设计逻辑。今年4月,百图生科发布数据显示,抗体结构预测模型“xTrimoABFold++”展现出更高的准确性和效率。相较于“AlphaFold2”,其推理速度快540倍、运行速度快151倍,可在3秒内精确预测抗体的原子级结构。

“数据的准确度或质量会对模型表现造成直接影响。”宋乐解释取得这份“成绩单”的原因时说。研发团队还对公开数据进行了精细的对齐工作,并以内部实验室数据为高质量数据的补充,有效应对数据挖掘和利用的挑战。他们之前建立的生物超级计算平台可以动态获取高达几千到几万个GPU和相应的CPU资源,在算力方面非常强大。

“xTrimo”体系中的另一个子模型“xTrimoGene”,及其面向更多下游任务的版本“ scFoundation”也受到广泛关注。近日,由百图生科联合清华大学发布的论文结果表明,在细胞类型注释、扰动预测和协同药物组合等6个单细胞领域基础任务和下游应用场景上,xTrimoGene、scFoundation综合表现超过经典方法,实现了行业SOTA。

我们的目标是将基础工作做到最好,并进一步提高模型的准确性和效率,其中包括将抗体结构预测的速度提高到毫秒级。”宋乐说。

与此同时,刘维表示,他们也希望向行业开放部分能力,征集更多生态合作伙伴,推动大模型快速迭代与应用落地,并形成高质量的数据闭环。

面向未来,创造更多更美好的蛋白质

先由科研人员输入对目标蛋白质的各种参数需求,算法生成蛋白质。接着,蛋白质被自动打印出来,科研人员只需拿着由算法自动化生产出来的蛋白质进一步科学验证……这是刘维心中对于未来“蛋白质工厂”的设想。

期待通过未来5年的努力将AIGP平台推向全新高度,为世界带来更多美好的蛋白质,为创造更美好的生活做出贡献。”他说。

百图生科推出了“卓越开发者计划”,该计划面向前沿生物技术专家、药物开发专家和临床专业团队等,并旨在瞄准未来。宋乐解释道,该计划将为高水平的转化医学研究项目提供科研经费和技术支持。他表示,百图生科已经建立了由具有多学科背景的人才组成的团队,以确保科研成果持续产生。

须注意的是,随着AI蛋白设计应用领域不断拓展,相关方面基于AIGP平台等开展的合作不仅限于狭义的抗体药物研发,而是进入多种大分子药物、细胞基因疗法、生命科学工具等领域,并延伸至环保、石油、食品等领域,利用AI生成创新蛋白质的能力,解决更多现实问题。例如,研究人员正在研究蛋白酶,以期寻找一种能够有效分解塑料或加速特定能源生产制备的方法。

刘维表示,在努力扩展目标领域和业务模式的同时,他们保持着不变的初心,那就是“用AI大模型、前沿生物计算技术等,建模复杂的生命体,并设计全新的蛋白以应对挑战”。尽管投入巨大,他们依然会在这条道路上坚定前行。(完)

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