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

　　記者 張素

　　試想一下，人體里存在的蛋白質有著各種形態(tài)的“鎖孔”，如果研發(fā)人員能夠精準預測出形態(tài)并設計出相應的“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)及其他生命科學項目進程……

　　記者采訪獲悉，包括發(fā)布生命科學大模型驅動的AIGP(AI Generated Protein)平臺在內，百圖生科研發(fā)團隊已取得一系列積極進展。

　　合作研發(fā)，為藥物開發(fā)創(chuàng)新思路方法

　　近一段時間，西湖大學陳子博實驗室與百圖生科基于AIGP平臺共同開展AND-gate蛋白設計研究項目。此舉旨在設計出具有分子邏輯門功能的人造“智能”蛋白質，實現(xiàn)對復雜生命系統(tǒng)的精準信號響應和調控，為諸多疾病診療提供創(chuàng)新性解決方案。

　　“我們利用AIGP平臺，在較短時間內設計和生成具有特定性質的蛋白質。這不僅為AND-gate蛋白的設計和應用奠定了基礎，也為創(chuàng)新藥物開發(fā)提供了新的思路和方法。”百圖生科首席執(zhí)行官劉維在受訪時說。

　　劉維還以與邏晟生物方面合作探索腫瘤新靶點為例說，利用自主研發(fā)的腫瘤免疫逃逸靶點確認平臺(Tier-A)，將創(chuàng)新成果快速賦形為具有全新作用機制生物大分子，“平時實驗室解析晶體結構需要幾個月時間，而AIGP平臺將這一過程縮短到一兩周時間。”

　　在百圖生科首席技術官、首席AI科學家宋樂看來，靶點發(fā)現(xiàn)、化合物合成和篩選是新藥研發(fā)的關鍵環(huán)節(jié)，AI大模型有望實現(xiàn)該過程效率和效果的雙重提升，“我們希望在計算機里更快地設計出滿足‘鎖孔’精度的‘鑰匙’，加快人工設計蛋白進化的速度，從而解決生命科學行業(yè)的痛點問題。”

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

　　更快更準，推動模型迭代與應用落地

　　亮點紛呈的AIGP平臺，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)的預訓練模型和多個下游任務模型組成，模型采取4層嵌套結構的設計邏輯。今年4月，百圖生科發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，抗體結構預測模型“xTrimoABFold++”展現(xiàn)出更高的準確性和效率。相較于“AlphaFold2”，其推理速度快540倍、運行速度快151倍，可在3秒內精確預測抗體的原子級結構。

　　“數(shù)據(jù)的準確度或質量會對模型表現(xiàn)造成直接影響。”宋樂解釋取得這份“成績單”的原因時說。研發(fā)團隊還對公開數(shù)據(jù)進行了精細的對齊工作，并以內部實驗室數(shù)據(jù)為高質量數(shù)據(jù)的補充，有效應對數(shù)據(jù)挖掘和利用的挑戰(zhàn)。而在算力方面，他們此前構建的生物超算平臺支持動態(tài)獲取高達幾千到幾萬個GPU，以及相應的CPU資源。

　　“xTrimo”體系中的另一個子模型“xTrimoGene”，及其面向更多下游任務的版本“ scFoundation”也受到廣泛關注。近日，由百圖生科聯(lián)合清華大學發(fā)布的論文結果表明，在細胞類型注釋、擾動預測和協(xié)同藥物組合等6個單細胞領域基礎任務和下游應用場景上，xTrimoGene、scFoundation綜合表現(xiàn)超過經典方法，實現(xiàn)了行業(yè)SOTA。

　　“我們要把基礎工作做到極致，還將進一步提高模型的精度和速度，包括將抗體結構的預測速度提升到毫秒級等。”宋樂說。

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

　　面向未來，創(chuàng)造更多更美好的蛋白質

　　先由科研人員輸入對目標蛋白質的各種參數(shù)需求，算法生成蛋白質。接著，蛋白質被自動打印出來，科研人員只需拿著由算法自動化生產出來的蛋白質進一步科學驗證……這是劉維心中對于未來“蛋白質工廠”的設想。

　　“希望在未來5年內將AIGP平臺帶到全新水平，為世界創(chuàng)造更多更美好的蛋白質，助力開創(chuàng)更美好的生活。”他說。

　　面向未來，百圖生科還面向前沿生物技術專家、藥物開發(fā)專家和臨床專業(yè)團隊等發(fā)起了“卓越開發(fā)者計劃”。宋樂解釋說，這項計劃將為高質量的轉化醫(yī)學研究項目提供科研經費和引擎能力支持。他還表示，百圖生科已組建跨多個學科背景的人才團隊，確保科研成果持續(xù)產出。

　　須注意的是，隨著AI蛋白設計應用領域不斷拓展，相關方面基于AIGP平臺等開展的合作不僅限于狹義的抗體藥物研發(fā)，而是進入多種大分子藥物、細胞基因療法、生命科學工具等領域，并延伸至環(huán)保、石油、食品等領域，利用AI生成創(chuàng)新蛋白質的能力，解決更多現(xiàn)實問題。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制備的蛋白酶。

　　劉維表示，在努力擴展目標領域和業(yè)務模式的同時，他們保持著不變的初心，那就是“用AI大模型、前沿生物計算技術等，建模復雜的生命體，并設計全新的蛋白以應對挑戰(zhàn)”。盡管投入巨大，他們依然會在這條道路上堅定前行。(完)