中新網(wǎng)北京6月12日電 題：利用AI探索抗體“鑰匙”、加速藥物研發(fā)——訪百圖生科團(tuán)隊(duì)

　　記者 張素

　　試想一下，人體里存在的蛋白質(zhì)有著各種形態(tài)的“鎖孔”，如果研發(fā)人員能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出形態(tài)并設(shè)計(jì)出相應(yīng)的“鑰匙”，就能大幅提高“解鎖”效率，而這有助于加速更多前沿藥物研發(fā)及其他生命科學(xué)項(xiàng)目進(jìn)程……

　　記者采訪獲悉，包括發(fā)布生命科學(xué)大模型驅(qū)動(dòng)的AIGP(AI Generated Protein)平臺(tái)在內(nèi)，百圖生科研發(fā)團(tuán)隊(duì)已取得一系列積極進(jìn)展。

　　合作研發(fā)，為藥物開(kāi)發(fā)創(chuàng)新思路方法

　　近一段時(shí)間，西湖大學(xué)陳子博實(shí)驗(yàn)室與百圖生科基于AIGP平臺(tái)共同開(kāi)展AND-gate蛋白設(shè)計(jì)研究項(xiàng)目。此舉旨在設(shè)計(jì)出具有分子邏輯門功能的人造“智能”蛋白質(zhì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜生命系統(tǒng)的精準(zhǔn)信號(hào)響應(yīng)和調(diào)控，為諸多疾病診療提供創(chuàng)新性解決方案。

　　“我們利用AIGP平臺(tái)，在較短時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)和生成具有特定性質(zhì)的蛋白質(zhì)。這不僅為AND-gate蛋白的設(shè)計(jì)和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，也為創(chuàng)新藥物開(kāi)發(fā)提供了新的思路和方法?！卑賵D生科首席執(zhí)行官劉維在受訪時(shí)說(shuō)。

　　劉維還以與邏晟生物方面合作探索腫瘤新靶點(diǎn)為例說(shuō)，利用自主研發(fā)的腫瘤免疫逃逸靶點(diǎn)確認(rèn)平臺(tái)(Tier-A)，將創(chuàng)新成果快速賦形為具有全新作用機(jī)制生物大分子，“平時(shí)實(shí)驗(yàn)室解析晶體結(jié)構(gòu)需要幾個(gè)月時(shí)間，而AIGP平臺(tái)將這一過(guò)程縮短到一兩周時(shí)間。”

　　在百圖生科首席技術(shù)官、首席AI科學(xué)家宋樂(lè)看來(lái)，靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成和篩選是新藥研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，AI大模型有望實(shí)現(xiàn)該過(guò)程效率和效果的雙重提升，“我們希望在計(jì)算機(jī)里更快地設(shè)計(jì)出滿足‘鎖孔’精度的‘鑰匙’，加快人工設(shè)計(jì)蛋白進(jìn)化的速度，從而解決生命科學(xué)行業(yè)的痛點(diǎn)問(wèn)題。”

　　據(jù)知，百圖生科將于近期面向潛在合作方和專業(yè)研究者開(kāi)放AIGP平臺(tái)的部分用戶界面。他們還計(jì)劃在一年內(nèi)發(fā)布AIGP2.0版本，以期提供更多任務(wù)模型訓(xùn)練等能力。

　　更快更準(zhǔn)，推動(dòng)模型迭代與應(yīng)用落地

　　亮點(diǎn)紛呈的AIGP平臺(tái)，背后依托的是大規(guī)模多模態(tài)模型體系“xTrimo”。

　　據(jù)知，“xTrimo”由千億參數(shù)的預(yù)訓(xùn)練模型和多個(gè)下游任務(wù)模型組成，模型采取4層嵌套結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)邏輯。今年4月，百圖生科發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，抗體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型“xTrimoABFold++”展現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性和效率。相較于“AlphaFold2”，其推理速度快540倍、運(yùn)行速度快151倍，可在3秒內(nèi)精確預(yù)測(cè)抗體的原子級(jí)結(jié)構(gòu)。

　　“數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度或質(zhì)量會(huì)對(duì)模型表現(xiàn)造成直接影響?！彼螛?lè)解釋取得這份“成績(jī)單”的原因時(shí)說(shuō)。研發(fā)團(tuán)隊(duì)還對(duì)公開(kāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行了精細(xì)的對(duì)齊工作，并以內(nèi)部實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)為高質(zhì)量數(shù)據(jù)的補(bǔ)充，有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和利用的挑戰(zhàn)。而在算力方面，他們此前構(gòu)建的生物超算平臺(tái)支持動(dòng)態(tài)獲取高達(dá)幾千到幾萬(wàn)個(gè)GPU，以及相應(yīng)的CPU資源。

　　“xTrimo”體系中的另一個(gè)子模型“xTrimoGene”，及其面向更多下游任務(wù)的版本“ scFoundation”也受到廣泛關(guān)注。近日，由百圖生科聯(lián)合清華大學(xué)發(fā)布的論文結(jié)果表明，在細(xì)胞類型注釋、擾動(dòng)預(yù)測(cè)和協(xié)同藥物組合等6個(gè)單細(xì)胞領(lǐng)域基礎(chǔ)任務(wù)和下游應(yīng)用場(chǎng)景上，xTrimoGene、scFoundation綜合表現(xiàn)超過(guò)經(jīng)典方法，實(shí)現(xiàn)了行業(yè)SOTA。

　　“我們要把基礎(chǔ)工作做到極致，還將進(jìn)一步提高模型的精度和速度，包括將抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)速度提升到毫秒級(jí)等?！彼螛?lè)說(shuō)。

　　與此同時(shí)，劉維表示，他們也希望向行業(yè)開(kāi)放部分能力，征集更多生態(tài)合作伙伴，推動(dòng)大模型快速迭代與應(yīng)用落地，并形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

　　面向未來(lái)，創(chuàng)造更多更美好的蛋白質(zhì)

　　先由科研人員輸入對(duì)目標(biāo)蛋白質(zhì)的各種參數(shù)需求，算法生成蛋白質(zhì)。接著，蛋白質(zhì)被自動(dòng)打印出來(lái)，科研人員只需拿著由算法自動(dòng)化生產(chǎn)出來(lái)的蛋白質(zhì)進(jìn)一步科學(xué)驗(yàn)證……這是劉維心中對(duì)于未來(lái)“蛋白質(zhì)工廠”的設(shè)想。

　　“希望在未來(lái)5年內(nèi)將AIGP平臺(tái)帶到全新水平，為世界創(chuàng)造更多更美好的蛋白質(zhì)，助力開(kāi)創(chuàng)更美好的生活?！彼f(shuō)。

　　面向未來(lái)，百圖生科還面向前沿生物技術(shù)專家、藥物開(kāi)發(fā)專家和臨床專業(yè)團(tuán)隊(duì)等發(fā)起了“卓越開(kāi)發(fā)者計(jì)劃”。宋樂(lè)解釋說(shuō)，這項(xiàng)計(jì)劃將為高質(zhì)量的轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究項(xiàng)目提供科研經(jīng)費(fèi)和引擎能力支持。他還表示，百圖生科已組建跨多個(gè)學(xué)科背景的人才團(tuán)隊(duì)，確?？蒲谐晒掷m(xù)產(chǎn)出。

　　須注意的是，隨著AI蛋白設(shè)計(jì)應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，相關(guān)方面基于AIGP平臺(tái)等開(kāi)展的合作不僅限于狹義的抗體藥物研發(fā)，而是進(jìn)入多種大分子藥物、細(xì)胞基因療法、生命科學(xué)工具等領(lǐng)域，并延伸至環(huán)保、石油、食品等領(lǐng)域，利用AI生成創(chuàng)新蛋白質(zhì)的能力，解決更多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。比如，科研人員正在探索能夠高效分解塑料或加速特定能源生產(chǎn)制備的蛋白酶。

　　劉維表示，在努力擴(kuò)展目標(biāo)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)模式的同時(shí)，他們保持著不變的初心，那就是“用AI大模型、前沿生物計(jì)算技術(shù)等，建模復(fù)雜的生命體，并設(shè)計(jì)全新的蛋白以應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)”。盡管投入巨大，他們依然會(huì)在這條道路上堅(jiān)定前行。(完)