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。
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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