中新網上海新聞7月7日電(李佳佳)剛剛結束的2024年世界人工智能大會(WAIC)上，AI大模型再次成為備受矚目的焦點。去年首次亮相的AI蛋白質生成大模型NewOrigin(達爾文)亮出最新產業(yè)落地成果，并推出從產業(yè)項目中沉淀而來的五大場景解決方案。
在中國擁有顯著優(yōu)勢的生物材料領域，AI幫助頭部合成生物學公司優(yōu)化極具商業(yè)價值又涉及行業(yè)瓶頸的關鍵蛋白質，在未使用產業(yè)場景數(shù)據(jù)的條件下，不到6個月便將其效率提升5倍，讓這個已被持續(xù)改造了數(shù)十年的蛋白質有望再次實現(xiàn)性能躍遷，進而帶動產率大幅提升、成本大幅降低，進一步提升中國在這一領域的競爭優(yōu)勢。
在創(chuàng)新藥研發(fā)領域，AI同時針對蛋白疫苗的穩(wěn)定性、表達量等進行多目標優(yōu)化，動物實驗顯示，疫苗產生中和抗體滴度為已公開專利和相關大型藥企蛋白疫苗的數(shù)倍，突破相關疫苗穩(wěn)定性專利。AI設計的另一條細胞因子管線，在保持抑制腫瘤活性的同時，減毒(減少外周活性)數(shù)百倍，猴子實驗劑量耐受劑量達到同類管線的數(shù)十倍。
困擾產業(yè)界數(shù)十年的超高難度問題被AI快速解決，AI4S對產業(yè)發(fā)展的價值日漸突顯。這一變革背后的AI推手是NewOrigin(達爾文)大模型。這是分子之心自主研發(fā)的產業(yè)級AI蛋白質生成大模型，也是全球唯一一個集成序列、結構、功能和進化的AI蛋白質基礎大模型。它擁有百億級參數(shù)，學習了海量高度專業(yè)、復雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)，可根據(jù)產業(yè)應用需求，“按需定制”功能性蛋白質。NewOrigin大模型具備高成功率、高普適性、低使用門檻等優(yōu)勢，只需生成幾十個分子就能從中獲得理想的候選分子，有效規(guī)避了傳統(tǒng)方法對大規(guī)模濕實驗的依賴，高效解決生物產業(yè)中的蛋白質生成難題。不僅如此，不具備AI算法背景的生物學家也通過對話的形式與大模型進行交互，便捷地獲得理想的蛋白質。
目前，分子之心已經將NewOrigin大模型廣泛應用于創(chuàng)新藥研發(fā)、材料、食品、化工、農業(yè)等領域，在大分子藥物設計、極端環(huán)境下蛋白質穩(wěn)定性優(yōu)化、酶活性優(yōu)化、酶-特定底物對接、蛋白質從頭設計等多類型的高難度產業(yè)任務上取得重大突破，并在真實的生產體系中獲得驗證。
為加速產業(yè)應用，分子之心基于產業(yè)項目經驗，針對創(chuàng)新藥研發(fā)、生物制造產業(yè)中的經典應用場景，推出五大解決方案。通過深度AI蛋白質大模型與分子動力學模擬、量子化學等科學計算方法，構建端到端、低門檻的產業(yè)應用路徑：抗體親和力優(yōu)化方案、極端環(huán)境下蛋白質穩(wěn)定性優(yōu)化方案、酶活性優(yōu)化方案、酶——特定底物對接方案以及蛋白質從頭設計方案。
目前，NewOrigin與這些場景解決方案正逐步集成至MoleculeOS平臺中。MoleculeOS是分子之心自研的全球首個功能完善的AI蛋白質預測、優(yōu)化、設計平臺，可以廣泛用于多肽、抗體、酶和小蛋白的研究和設計，用生成而非發(fā)現(xiàn)的方法設計出具有特定功能的蛋白質產品。持續(xù)創(chuàng)新的理念和方法，將為藥物設計和生物制造產業(yè)帶來顛覆性的變革。
技術創(chuàng)新是分子之心的基因。分子之心創(chuàng)始人許錦波教授是全球AI蛋白質領域的領軍人物，曾于2016年發(fā)明RaptorX-Contact方法，全球首次證明AI可以大幅度提升蛋白質結構預測的精度。 2018年后，許錦波教授進一步擴展研究領域，瞄準更具產業(yè)應用價值的蛋白質改造、設計，先后推出了十余項世界領先的技術，比如，首創(chuàng)可同時用于蛋白質側鏈預測與序列設計的算法，性能媲美ESMfold的單序列結構預測算法，精度超越AlphaFold 3的復合物預測算法等，并創(chuàng)新性的融合AI與分子動力學、量子化學等技術，解決科學與產業(yè)問題。這些技術在測試中表現(xiàn)出了世界領先的性能，相關成果多次發(fā)表于科學雜志、美國科學院院刊上，并在濕實驗中得到驗證，已被國際知名藥企、生物科技公司深度應用。
AI正在推動基礎科學研究突破，同時驅動前沿科研成果在產業(yè)落地應用，加速產業(yè)升級。而生命科學是與人工智能結合最緊密、成果最顯著的科研領域，也是人工智能技術產業(yè)落地的關鍵領域。英偉達CEO黃仁勛在2024年世界政府峰會上曾表示：“人人都必須學會計算機的時代過去了，人類生物學才是未來。隨著新技術和算法的不斷改進，人工智能與數(shù)據(jù)在生命科學領域取得了一些顯著進展，在醫(yī)學、基因研究、藥物研發(fā)和疾病預防等領域的應用越來越廣泛�！�
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編輯：李佳佳
