Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

国内AI团队设计新冠药物,无模板从头蛋白质设计新突破,AI制药迎来新曙光

编辑 | 萝卜皮

去年 AlphaFold2 将蛋白质结构预测推上了里程碑式的水准,该领域的进步为当前较为困难的蛋白质设计研究提供了新思路,也为药物设计、合成生物学的发展打开了新的窗口。

当前,在从头设计具有新结构和功能的蛋白质,大部分是使用 RosettaDesign 方法进行的。但是它生成的蛋白质要么通过参数改变现有结构??椋ɑ蚰0澹┲涞南喽约负涡巫蠢瓷杓坡菪蛑馗吹鞍字?,要么通过组装现有结构的肽片段来构建,终究还是要依托已知的天然蛋白质结构。

日前,天壤 X-lab 团队利用自主研发的蛋白质结构预测平台 TRDesign,不依靠任何已知的天然蛋白质结构,从头设计生成了新冠刺突蛋白结合剂,可以阻止刺突蛋白和宿主 ACE2 蛋白(SARS-CoV-2 进入细胞所需的受体)结合,从而阻断新冠病毒的入侵。

图片

图示:天壤新冠刺突蛋白结合剂设计流程。

这说明基于 TRDesign 的蛋白质药物设计方法,可以不再受已知天然蛋白质的功能区域的制约,更加自由机动地设计蛋白质。从另一个方面讲,也意味着科学家可以不再依赖传统的药物发现方法,主动设计治疗性蛋白质,而不是被动地寻找发现。

天壤团队基于强化学习和自学习领域的见解,正结合实验自动化,设计一个全智能化的湿实验平台。目前,该团队正在积极推进新冠刺突蛋白结合剂的湿实验流程。

「以 AI 为主导的蛋白质设计方式与传统 AIDD 截然不同。我们已经基于 AI 构建了高效的蛋白质设计平台。后续,天壤还将建设智能湿实验室,以AI 为内核、依靠实验数据的反馈来建立自我强化学习的实验体系,真正超越传统化学和生物学方法;未来,以规?;姆绞郊涌焯剿鞲哂屑壑档牡鞍字屎腿死嗉膊〉那痹诹品?。我们相信 AI 有巨大的潜力能够站在一个更高的视野理解生命、设计生命、拓宽生命的广度?!?mark data-type=institutions data-id=df6d2f5c-8fe3-4877-8ca1-e5951d67b041>天壤 X-lab 负责人苗洪江博士介绍。

传统的蛋白质开发、酶工程优化通常以天然蛋白质为基础,采用突变或定向进化的办法对其进行改造和修饰。研发耗时长、费用高,应用范畴也被局限于已知天然蛋白质的功能区域内,很难满足人们对于生物药、工业食品酶等的广泛需求。


以 AI为内核的方法则可以通过大量学习蛋白质序列与结构功能的关系,从而准确探索出蛋白质可折叠空间所有潜在的可能性。这是因为AI将在蛋白质折叠中学到的序列-结构-功能关联反向映射,突破了之前蛋白质设计方法计算复杂粗糙且需要主侧链反复迭代更新的难题,从而高效地生成氨基酸序列。

天壤 X-lab 根据 TRFold 预先创建的数据集进行训练,其序列生成更加自由机动,甚至可以生成「不存在」的蛋白质。

团队进行人工蛋白质药物开发的核心思路,主要由三大部分组成:通过 TRDesign 大量生成序列和结构,充分探索蛋白质主、侧链结构空间的多样性和可变性;TRFold 对结构和功能进行验证;TRDevPred 对设计结构进行局部优化,增强候选蛋白质稳定性、溶解性等需求属性。

研究人员表示,这样可以快速生成抗体、多肽、酶、细胞因子生物类似物,以及其他具有特定功能的、自然界不存在的蛋白质药物。从理论上讲,它似乎可以满足众多疾病的治疗需求;但其究竟其效果如何,还有待在实验室中进一步验证。

图片

图示:天壤从头设计的IL-2类似物能够激活特定淋巴细胞,同时避免当前IL-2类药物毒性。

另外,天壤团队还对肿瘤免疫治疗药物 IL-2(白细胞介素 2)类似物进行了从头设计,提高了其对免疫系统的激活作用,大大降低了药物的毒性和免疫抑制;并且 TRDesign 所设计的蛋白药物不足 100 个氨基酸,具有极强的稳定性和极低的免疫原性。

以 AI 主导的蛋白药物设计可以重新定义疾病的可治疗空间,突破天然蛋白质功能限制,扩大技术的延展性和广度,并部分替代实验实现降本增效,未来也许能将新药研发周期缩短至 1-2 年内。

这种新的设计方式还可以推广到材料设计、食品生产、能源开发、气候改造、环境?;?、人类健康等众多领域。未来,也必将吸引更多的企业、研究机构加入。随着 AI 技术的逐渐成熟,一个高效且低成本的蛋白质研发时代必将到来。

产业
相关数据
参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

AlphaFold技术

DeepMind 提出的深度神经网络蛋白质形态预测方法。AlphaFold系统,是DeepMind在2017-2018年中一直在研究的项目,它建立在多年以前使用大量基因组数据来预测蛋白质结构的研究基础之上。 AlphaFold产生的蛋白质3D模型比以往任何一种都精确得多,在生物学的核心挑战之一上取得了重大进展。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

天壤机构

天壤成立于2016年6月,以拥有自主知识产权的世界领先AI技术为核心,帮助客户构建以AI云平台为支撑的数据化运营与智能决策辅助体系,现已成功落地城市治理、金融服务、商业运营等多个领域。

tianrang.com
药物发现技术

在医学,生物技术和药理学领域,药物发现是发现新候选药物的过程。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~
山西我涣教育咨询有限公司 气流干燥设备有限公司| 齿轮泵有限公司| 哈尔滨街上缘餐饮管理有限公司| 行星减速机有限公司| 广东顺德中富盈展览服务有限公司| 流化床干燥设备有限公司| 电磁阀有限公司| 伟康国际展览(北京)有限公司| 顶尖有限公司| 福建宝捷兴商贸有限公司| 排气阀有限公司| http://www.tuttocarvingsport.com http://www.emptiful.com http://www.mrmikespizzatemple.com