輸入疾病資訊即可找到靶點AI生成蛋白質平臺來了

“輸入一個病人，比如一個胃癌病人疾病相關的多組學數據，AIGP平臺即能夠分析這些數據，找到針對這個胃癌病人的靶點，根據這個靶點生成一個抗體甚至一系列多樣性的蛋白質。最後，一鍵式生成的蛋白質還可以回到自動實驗室裏進行合成及功能驗證。”3月31日，百圖生科（北京）智慧技術有限公司（以下簡稱百圖生科）CTO宋樂向科技日報記者介紹。百圖生科基於生命科學大模型驅動的AIGP平臺于日前正式發佈。

宋樂介紹，上面所説的只是AIGP平臺的功能之一，其還可以根據形狀及理化性質需求，生成一系列滿足需求的蛋白質；再就是根據一個蛋白質靶點生成對應的和靶點結合的蛋白質，比如可以針對新冠病毒生成一個蛋白質，甚至可以針對石油相關的分子生成一個酶。

據了解，過去兩年多，百圖生科構建了生命科學領域千億參數的跨模態大模型“xTrimo”。該大模型從跨物種、跨模態的生命資訊中學習蛋白質如何構成和實現功能、如何相互作用、如何組合和調控細胞功能的關鍵規律，從而破解生命的自然語言——蛋白質。基於大模型，AI在一系列任務演算法上取得了明顯的進展，除了能更好地完成結構預測等基礎任務外，也開始可以根據不同的問題，設計新的蛋白質，回答各種生命科學問題。

目前，AIGP平臺設置了3類功能模組，分別是F2P（根據結構、功能、可開發性等功能指標設計/優化蛋白質）、P2P（給定抗原等目標蛋白質，設計與之以特定方式結合的抗體等蛋白質），以及C2P（給定細胞，發現調控細胞功能的靶點蛋白質並設計相應的調控蛋白質）。

此前，AIGP平臺已經進行了一段時間的內部測試，在創新免疫調控藥物ImmuBot的研發中，貢獻了多個高性能彈頭、新功能感測器的研發案例。

中國科學院院士、著名免疫學家董晨教授認為，AI之所以能夠解決問題，就是通過對大數據的分析和進一步的演繹與應用。

宋樂也表示，當前，根據不同模組的輸入和要求，AIGP平臺可在較短時間內設計和生成具有特定性質的蛋白質。今年6月起，其部分功能模組將進一步開放，讓專業用戶可以直接自主使用，在更多的研究場景調用AI的蛋白質生成能力，激發更多的生命科學探索。