蛋白质生成大模型NewOrigin亮相WAIC 许锦波:将满足蛋白生成全流程需求
发布时间:2023-08-29 来源:新华网 点击:(3041) 【 字体:大 中 小 】
7月7日,在2023世界人工智能大会(WAIC)上,首个AI蛋白质生成大模型“NewOrigin”(中文名为“达尔文”)正式亮相。NewOrigin大模型的研发领军人许锦波教授表示,AI蛋白质生成大模型瞄准创新药设计、合成生物学等真实产业应用需求,将用一个模型满足蛋白质生成全流程需求,未来大分子药、新生物材料等蛋白质设计可实现“一键定制”。
据介绍,NewOrigin大模型通过学习千亿级多模态大数据,可实现多模态定向生成,单模型就能满足序列生成、结构预测、功能预测、从头设计等蛋白质生成全流程需求,解决产业应用所需的特定功能蛋白质生成难题,并在真实的产业环境中评估效果与价值。
“大模型的出现将大大加速蛋白质生成技术的发展进程,并推动其在生物医药、合成生物学等领域应用,进而改变生物经济的格局。”许锦波在演讲中表示。当下自然语言大模型的表现,让各界对大模型机制信心倍增。但在蛋白质生成等专业垂直领域,通用的自然语言大模型能力十分有限。究其原因,生物领域的复杂数据、专业知识与应用场景,都与自然语言交互的通用场景相差甚远,能力要求也更高。
因此,研发蛋白质生成大模型,除了必备的算法、算力、数据等基础条件,还需要具备两大专业进阶能力:一是融合计算机、生物、物理等多学科,熟识AI、分子动力学、量子计算等多种方法,且能在实践中并行考虑序列与结构、主链与侧链、进化与组学的跨领域融合能力;二是走出实验室,下沉至真实的产业环境,在需求、验证、落地上贴近真实产业需求的能力。“具备这些能力和条件的团队非常稀缺”,许锦波认为。
许锦波团队从2019年开始使用预训练机制研发蛋白质设计算法,通过整合结构预测、侧链预测、蛋白-蛋白对接等多种技术,结合多种场景需求,目前已在改造或从头设计蛋白质上取得了重要的突破。
分子之心使用AI从头设计的荧光蛋白
在此基础上,分子之心开发了融合自然语言和蛋白语言的AI蛋白质生成大模型NewOrigin,它具备5重优势:可以根据特定需求定制化生成蛋白质,比如针对某个靶点生成抗体,或针对某个底物生成特异性的酶等,实现“按需定制”;基于数千亿多模态数据,NewOrigin可以进行多模态的输入、输出,比如生成具备某种特定功能的蛋白质序列,或生成某个蛋白质的三维结构信息等,满足不同层次的应用所需;同时,为了评估生成效果,NewOrigin融合AI、分子动力学、量子计算等多种方法,形成多维反馈机制,来实现快速验证和迭代。为了降低交互门槛,NewOrigin使用了融合自然语言交互的蛋白质生成模式,以满足广大不具备AI技术背景的生物学家的应用需求。更重要的是,NewOrigin大模型是真正面向产业需求的AI蛋白大模型,可基于工业级的应用反馈持续迭代,解决真实的产业需求。
为了更好的满足应用所需,分子之心将在一站式蛋白质预测、优化、设计平台“MoleculeOS”中集成NewOrigin大模型能力,并以NewOrigin为底层基础,面向药物设计、合成生物学等应用场景打造产业级的解决方案,进一步将NewOrigin大模型的能力在药物设计、生物育种、环境保护、高性能材料等多个领域广泛落地,驱动多领域创新。
许锦波表示,AI和生物科技是当下全球科技竞争的重要战略领域,蛋白质技术作为生物科技的底层技术,与AI融合创新是必由之路。AI蛋白质生成大模型的开发只是起点,更具价值的是将其真正应用于产业中,实现可编程、可预测的创新药设计和生物制品开发,通过底层技术突破驱动生物经济变革。
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