Kemungkinan Tidak Berkesudahan Model AI Generatif NVIDIA Mempercepatkan Sintesis Protein

Dalam dua tahun yang lalu, pembelajaran mesin telah merevolusikan ramalan struktur protein. Kini, kecerdasan buatan telah mencetuskan pusingan baharu revolusi dalam bidang reka bentuk protein.

Sejak kemunculan AI, ramai saintis telah menyertai landasan menggunakannya untuk menjalankan penyelidikan protein. Ahli biologi telah menemui bahawa menggunakan pembelajaran mesin, molekul protein boleh dicipta dalam beberapa saat. Pada masa lalu, masa ini mungkin beberapa bulan.

Baru-baru ini, Evozyne pemula menggunakan model AI terlatih yang disediakan oleh NVIDIA untuk mencipta dua protein yang berpotensi besar dalam bidang perubatan dan tenaga bersih. Satu daripada protein digunakan untuk merawat penyakit kongenital, dan satu lagi digunakan untuk mengambil karbon dioksida untuk mengurangkan pemanasan global.

Dengan cara ini, saintis menggunakan NVIDIA BioNeMo untuk mencipta model bahasa besar yang boleh menjana protein berkualiti tinggi untuk mempercepatkan pembangunan ubat dan membantu mewujudkan persekitaran yang lebih mampan.

Cara baharu untuk mempercepatkan pembangunan dadah

Andrew Ferguson, pengasas bersama Evozyne dan pengarang bersama kertas kerja itu, berkata: "Sungguh menggembirakan model AI ini telah menghasilkan pusingan pertama pengeluaran. Protein sintetik yang terhasil adalah seperti protein semulajadi, menunjukkan bahawa model itu telah mempelajari peraturan reka bentuk alam semula jadi.”

Evozyne menggunakan ProtT5 NVIDIA. ProtT5 ialah model Transformer yang merupakan sebahagian daripada NVIDIA BioNeMo, rangka kerja perisian dan perkhidmatan untuk mencipta model AI perubatan.

Jurutera molekul Ferguson, yang bidang penyelidikannya termasuk kimia dan pembelajaran mesin, berkata: "BioNeMo sangat berkuasa dan membolehkan kami melatih model dan kemudian menggunakan model itu untuk menjalankan tugas kerja pada kos yang sangat rendah, dalam beberapa saat. Berjuta-juta jujukan boleh dijana dalam beberapa minit. Model ini meramalkan cara memasang protein baharu yang memenuhi keperluan Evozyne.”

Model ini berada di tengah-tengah saluran paip Evovyne ProT-VAE. Saluran paip ProT-VAE Evozyne menggabungkan model Transformer yang berkuasa dalam NVIDIA BioNeMo dengan pengekod auto variasi (VAE).

"Beberapa tahun yang lalu, tiada siapa yang menyedari bahawa protein boleh direka bentuk menggunakan model bahasa yang besar digabungkan dengan pengekod auto variasi," katanya

Sebaliknya, kaedah Evozyne boleh mengubah separuh atau lebih daripada asid amino dalam protein dalam satu pusingan sahaja. Ini berjumlah ratusan mutasi.

Saintis data Evozyne Joshua Moller berkata: "Mereka mempercepatkan latihan dengan menskalakan kerja kepada berbilang GPU.

Ini mengurangkan masa untuk melatih model AI yang besar dari bulan kepada seminggu "Jadi kami' dapat melatih model yang mungkin mustahil untuk dilatih," kata Ferguson, "seperti model dengan berbilion parameter yang boleh dilatih. ”

Model AI Revolusioner

Kaedah reka bentuk kejuruteraan protein tradisional, evolusi terarah, menggunakan pendekatan yang perlahan, tidak terancang, biasanya satu langkah pada satu masa beberapa asid amino. Pembelajaran mesin membantu mengkaji sejumlah besar kemungkinan kombinasi asid amino dan kemudian mengenal pasti jujukan yang paling berguna

BioNeMo ialah pembangunan ubat yang didayakan oleh NVIDIA NeMo Megatron rangka kerja untuk melatih dan menggunakan model AI Transformer biomolekul besar pada skala superkomputer Perkhidmatan termasuk LLM pra-terlatih, sokongan asli untuk format fail biasa untuk protein, DNA, RNA dan kimia, dan tersedia untuk SMILES ( Pemuat data yang digunakan oleh (untuk molekul. struktur) dan FASTA (untuk urutan asid amino dan nukleotida)

Dengan BioNeMo, saintis boleh mula dengan mudah menggunakan model pra-latihan, muat turun automatik dan untuk pangkalan data UniRef50 dan ZINC Dengan pelajar berstruktur tanpa pengawasan, pelbagai model. benam, dan keluaran digabungkan untuk menggabungkan data berbilang mod Pralatihan tanpa pengawasan juga menghapuskan keperluan untuk data berlabel, membolehkan penjanaan pesat yang dipelajari meramalkan struktur protein, fungsi, lokasi selular, keterlarutan air, pengikatan membran, pemuliharaan dan kawasan boleh ubah, dsb. Antaranya, MegaMolBART ialah kaedah menggunakan 1.4 bilion molekul (string SMILES), yang boleh digunakan untuk pelbagai aplikasi informatik kimia Selain itu, BioNeMo menyediakan model bahasa protein berasaskan Transformer seperti ProtT5 dan ESM1-85M >

BioNeMo juga menyediakan OpenFold, iaitu aplikasi model pembelajaran mendalam untuk meramalkan struktur 3D jujukan protein baru

Model Transformer NVIDIA membaca jujukan asid amino berjuta-juta protein dan menggunakan teknologi. digunakan oleh rangkaian saraf untuk memahami teks. Bagaimana Alam Membina Urutan Asid Amino Protein

Melihat ke masa hadapan, prospek menggunakan AI untuk mempercepatkan kejuruteraan protein adalah sangat luas Berbanding dengan protein yang pada asalnya wujud dalam alam semula jadi, direka secara buatan protein lebih stabil dan boleh diproses tanpa tenaga atau tenaga Ia juga boleh melakukan fungsi tertentu dalam keadaan yang melampau seperti suhu tinggi

.

Selain itu, kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk mereka bentuk urutan asid amino untuk dipadankan dengan tulang belakang, yang boleh digunakan untuk meningkatkan kestabilan protein tertentu seperti enzim dan antibodi. Teknologi kecerdasan buatan memainkan peranan yang sangat penting dalam reka bentuk protein dengan saiz yang berbeza dan konformasi yang berbeza Pada masa hadapan, ia juga boleh membantu mereka bentuk lebih banyak protein yang berguna, termasuk bahan biologi baharu yang boleh digunakan untuk mengurangkan pencemaran dan memperbaiki alam sekitar. .

Atas ialah kandungan terperinci Kemungkinan Tidak Berkesudahan Model AI Generatif NVIDIA Mempercepatkan Sintesis Protein. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!