2023年以來(lái),智能大模型成為一個(gè)熱詞,也成為賦能各個(gè)行業(yè)的一個(gè)重要工具。而生物科學(xué)作為可高度數(shù)字化的系統(tǒng),具備可解讀、可編程的特性,成為智能大模型賦能的一個(gè)重要領(lǐng)域。目前,將大模型應(yīng)用在生物數(shù)據(jù)上,構(gòu)建AI蛋白質(zhì)生成大模型,提升蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的效率和成功率等,成為大模型支持生物醫(yī)藥、合成生物等產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要方向。大模型正在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)級(jí)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)進(jìn)入“智能生成時(shí)代”。

蛋白質(zhì)是生命的基礎(chǔ),是生命活動(dòng)的主要承擔(dān)者。臨床使用的胰島素、單克隆抗體、干擾素等都是蛋白質(zhì)藥物。測(cè)定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化、設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)對(duì)于創(chuàng)新藥研發(fā)、合成生物學(xué)等領(lǐng)域發(fā)展意義重大,也是生物學(xué)界最棘手的問(wèn)題之一。2023世界人工智能大會(huì)上,分子之心公司創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家許錦波和團(tuán)隊(duì)打造的業(yè)界首個(gè)AI蛋白質(zhì)生成大模型“達(dá)爾文(NewOrigin)”正式亮相。其是集成序列、結(jié)構(gòu)、功能和進(jìn)化的產(chǎn)業(yè)級(jí)AI蛋白質(zhì)生成大模型,也是面向生物經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)底層大模型,可實(shí)現(xiàn)高效的、功能驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)生成能力。

據(jù)介紹,達(dá)爾文大模型是集成序列、結(jié)構(gòu)、功能和進(jìn)化的產(chǎn)業(yè)級(jí)AI蛋白質(zhì)生成大模型,也是面向生物經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)底層大模型,可實(shí)現(xiàn)高效的、功能驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)生成能力,支持生物醫(yī)藥、合成生物等產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。其可根據(jù)結(jié)構(gòu)和功能需要,直接生成具有特定功能的蛋白質(zhì),滿足蛋白疫苗、抗體、酶、多肽等多種類蛋白質(zhì)設(shè)計(jì),可低門檻、高精度地解決大分子藥設(shè)計(jì)、新生物材料研發(fā)等產(chǎn)業(yè)中特定功能蛋白質(zhì)的生成難題。

據(jù)了解,2016 年,許錦波提出首個(gè)AI蛋白質(zhì)折疊算法,證明了深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的可行性。2019年,許錦波率先將研究范圍擴(kuò)展至AI蛋白質(zhì)優(yōu)化與從頭設(shè)計(jì),通過(guò)整合結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、側(cè)鏈預(yù)測(cè)等多種技術(shù),結(jié)合多種場(chǎng)景需求,實(shí)現(xiàn)了十余項(xiàng)領(lǐng)先的核心技術(shù)突破,實(shí)現(xiàn)了蛋白預(yù)測(cè)、蛋白優(yōu)化、蛋白從頭設(shè)計(jì)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,如抗體的從頭設(shè)計(jì)、蛋白疫苗的穩(wěn)定性優(yōu)化、酶的熱穩(wěn)定性的優(yōu)化等。

相比目前的主流方法,達(dá)爾文大模型實(shí)現(xiàn)了高成功率、高普適性和低使用門檻,可以大幅度降低實(shí)驗(yàn)測(cè)試以及后續(xù)的藥物開(kāi)發(fā)和合成的費(fèi)用和時(shí)間,并能優(yōu)化和設(shè)計(jì)多種類型的蛋白質(zhì)。同時(shí),通過(guò)實(shí)現(xiàn)基于自然語(yǔ)言的交互方式,沒(méi)有AI背景的科學(xué)家也可以非常容易地通過(guò)描述一個(gè)蛋白質(zhì)的功能來(lái)設(shè)計(jì)它。

例如,提升蛋白疫苗穩(wěn)定性是提升蛋白質(zhì)疫苗效果的重要途徑之一。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室方法通常要耗費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年時(shí)間,還要投入大量資金。而分子之心正與合作藥企聯(lián)合攻關(guān),基于大模型僅需要幾天就可設(shè)計(jì)出數(shù)十個(gè)理想的候選蛋白,而且相關(guān)性質(zhì)大幅提高。

許錦波表示,大模型的出現(xiàn)將大大加速蛋白質(zhì)生成技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程,并推動(dòng)其在生物醫(yī)藥、合成生物學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用,進(jìn)而改變生物經(jīng)濟(jì)的格局。分子之心正在推進(jìn)AI蛋白質(zhì)生成大模型的快速迭代,進(jìn)一步將大模型的能力在藥物設(shè)計(jì)、生物育種、環(huán)境保護(hù)、高性能材料等多個(gè)領(lǐng)域廣泛落地,推動(dòng)創(chuàng)新蛋白質(zhì)材料、易降解且能循環(huán)使用的環(huán)保材料、無(wú)毒無(wú)殘留的綠色農(nóng)藥等產(chǎn)品創(chuàng)新。