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生成式AI制藥公司發表在Nature的蛋白質設計模型已向所有人免費開源

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  據報道,Generate:Biomedicines已經決定將Chroma模型背后的代碼免費開源,供學術界和工業界的研究人員使用,以推動其在生物醫學、納米技術和材料科學等領域的應用。

  David Baker教授表示,Generate:Biomedicines的決定向科學界開源Chroma模型是一項非常棒的舉措,這將使科學界從多個生成蛋白質設計模型中受益,并期待在此基礎上創建出更好的蛋白質設計模型。

  蛋白質是生命活動的執行者,但創造它們是一項復雜的任務,需要數十億年的進化。基于計算的蛋白質設計旨在通過可編程的方式自動設計功能蛋白,從而縮短這一漫長的進化過程。該領域在過去幾十年里取得了相當大的進展,但大多數從頭設計尚未接近自然界中天然蛋白質的復雜性和多樣性。

  地球誕生生命以來的30億年時間里,進化產生了巨大的蛋白質多樣性,然而,這在蛋白質的全部潛力面前微不足道,這一巨大潛力為我們從頭設計蛋白質帶來了無限可能,但確定如何有效地探索可設計蛋白質結構的空間,是當前面臨的一個巨大挑戰。

  2023年11月15日,生成式AI制藥公司 Generate:Biomedicines 的研究人員在國際頂尖學術期刊 Nature 上發表了題為:Illuminating protein space with a programmable generative model(用可編程的生成式模型照亮蛋白質空間)的研究論文。

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  該研究開發了一種名為Chroma的生成式人工智能模型,該模型建立在擴散模型(Diffusion Models)和圖神經網絡(Graph Neural Networks)的框架上,能夠從頭生成高質量、多樣化和創新的蛋白質結構。

  研究團隊使用Chroma生成了310個自然界中不存在的蛋白質,并通過實驗驗證了這些蛋白質可以表達、折疊,并具有良好的生物物理特性。

  在人工智能革命之前,蛋白質設計方法僅限于基于自然界已有的蛋白質生成設計,起局限性顯而易見,因為自然界中的蛋白質只是可能的蛋白質景觀的一小部分。相比之下,生成式人工智能方法強調從頭設計全新的蛋白質,超越自然界所能達到的范圍。

  該研究開發的生成式人工智能模型Chroma,能夠在外部約束條件下從頭設計蛋白質,這些約束條件涉及對稱性、亞結構、形狀,甚至自然語言提示。研究團隊對310個由Chroma生成的蛋白質進行了實驗表征,結果顯示,這些生成的、自然界不存在的蛋白質可以表達、折疊,并具有良好的生物物理特性。

  研究團隊還解析了其中2個生成的蛋白質(UNC_079和UNC_239)的X射線晶體結構,結果顯示,觀察到的結構與預期設計高度匹配(均方根誤差分別為1.1Å和1.0Å),這表明了用Chroma生成蛋白質結構是可行的。

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