输入疾病信息即可找到靶点AI生成蛋白质平台来了


【资料图】

“输入一个病人,比如一个胃癌病人疾病相关的多组学数据,AIGP平台即能够分析这些数据,找到针对这个胃癌病人的靶点,根据这个靶点生成一个抗体甚至一系列多样性的蛋白质。最后,一键式生成的蛋白质还可以回到自动实验室里进行合成及功能验证。”3月31日,百图生科(北京)智能技术有限公司(以下简称百图生科)CTO宋乐向科技日报记者介绍。百图生科基于生命科学大模型驱动的AIGP平台于日前正式发布。

宋乐介绍,上面所说的只是AIGP平台的功能之一,其还可以根据形状及理化性质需求,生成一系列满足需求的蛋白质;再就是根据一个蛋白质靶点生成对应的和靶点结合的蛋白质,比如可以针对新冠病毒生成一个蛋白质,甚至可以针对石油相关的分子生成一个酶。

据了解,过去两年多,百图生科构建了生命科学领域千亿参数的跨模态大模型“xTrimo”。该大模型从跨物种、跨模态的生命信息中学习蛋白质如何构成和实现功能、如何相互作用、如何组合和调控细胞功能的关键规律,从而破解生命的自然语言——蛋白质。基于大模型,AI在一系列任务算法上取得了明显的进展,除了能更好地完成结构预测等基础任务外,也开始可以根据不同的问题,设计新的蛋白质,回答各种生命科学问题。

目前,AIGP平台设置了3类功能模块,分别是F2P(根据结构、功能、可开发性等功能指标设计/优化蛋白质)、P2P(给定抗原等目标蛋白质,设计与之以特定方式结合的抗体等蛋白质),以及C2P(给定细胞,发现调控细胞功能的靶点蛋白质并设计相应的调控蛋白质)。

此前,AIGP平台已经进行了一段时间的内部测试,在创新免疫调控药物ImmuBot的研发中,贡献了多个高性能弹头、新功能传感器的研发案例。

中国科学院院士、著名免疫学家董晨教授认为,AI之所以能够解决问题,就是通过对大数据的分析和进一步的演绎与应用。

宋乐也表示,当前,根据不同模块的输入和要求,AIGP平台可在较短时间内设计和生成具有特定性质的蛋白质。今年6月起,其部分功能模块将进一步开放,让专业用户可以直接自主使用,在更多的研究场景调用AI的蛋白质生成能力,激发更多的生命科学探索。

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