6月20日，菲鵬集團(tuán)旗下子公司菲鵬數(shù)輝亮相2024人工智能與生物醫(yī)藥生態(tài)大會(huì)（AIBC），并發(fā)布AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象創(chuàng)新模型“DeepConformer”，帶來(lái)人工智能在藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的重大突破。

展會(huì)上，菲鵬數(shù)輝還展示了三大創(chuàng)新平臺(tái)，包括基于DeepConformer模型的AI蛋白質(zhì)工程平臺(tái)、AI抗體篩選優(yōu)化平臺(tái)以及RNA設(shè)計(jì)AI平臺(tái)，全面展現(xiàn)其技術(shù)在制藥、合成生物、免疫檢測(cè)等廣泛領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用前景。

DeepConformer：開拓AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象預(yù)測(cè)新路徑

菲鵬數(shù)輝創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家馬步勇教授提出了生物分子識(shí)別的構(gòu)象選擇理論。構(gòu)象選擇理論揭示了蛋白質(zhì)在執(zhí)行功能時(shí)會(huì)選擇性地采用特定構(gòu)象，使其與其他分子相互作用并完成特定的生物學(xué)功能，是從基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)到基于動(dòng)態(tài)構(gòu)象的藥物設(shè)計(jì)的重要基礎(chǔ)。本次發(fā)布的DeepConformer模型則進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象生成的突破，顯著提升AI助力藥物開發(fā)的效率。

DeepConformer最具突破性的是以擴(kuò)散模型（diffusion model）作為生成式AI框架，從蛋白質(zhì)序列出發(fā)，直接預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的多種動(dòng)態(tài)構(gòu)象和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。這一預(yù)測(cè)方法僅通過(guò)公開的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，就能訓(xùn)練出不依賴于分子動(dòng)力學(xué)模擬的蛋白質(zhì)構(gòu)象數(shù)據(jù)，結(jié)果與分子動(dòng)力學(xué)模擬結(jié)果相近。

菲鵬數(shù)輝創(chuàng)始人兼首席科學(xué)官馬步勇教授（右）

高效采樣：刷新AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象新速度

長(zhǎng)久以來(lái)，傳統(tǒng)藥物設(shè)計(jì)模式下的原研藥開發(fā)，存在開發(fā)周期長(zhǎng)、成功率低、風(fēng)險(xiǎn)大的問(wèn)題。近年來(lái)，人工智能已在藥物開發(fā)流程中得到廣泛應(yīng)用，并陸續(xù)解決藥物設(shè)計(jì)背后的“痛點(diǎn)”。

DeepConformer依據(jù)蛋白質(zhì)氨基酸序列生成對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)三維結(jié)構(gòu)的生成式AI算法模型，集快捷高效、功能強(qiáng)大、應(yīng)用廣泛三大亮點(diǎn)于一體。此模型基于公開的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練，采用AI輔助蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象技術(shù)，長(zhǎng)度為180個(gè)氨基酸的蛋白質(zhì)采樣一個(gè)結(jié)構(gòu)耗時(shí)僅約4秒，使構(gòu)象采樣效率大幅提升，計(jì)算成本顯著下降。

除此之外，通過(guò)識(shí)別和利用蛋白質(zhì)的不同構(gòu)象狀態(tài)，DeepConformer還能更全面地捕捉蛋白質(zhì)的功能動(dòng)態(tài)，從而提供更多的藥物設(shè)計(jì)靶點(diǎn)，幫助設(shè)計(jì)更具特異性的藥物分子，減少藥物副作用并提高療效。

同時(shí)，DeepConformer可以在不同蛋白分子系統(tǒng)中進(jìn)行泛化，可直接應(yīng)用于基于蛋白質(zhì)構(gòu)效關(guān)系的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)流程及蛋白質(zhì)理化性質(zhì)預(yù)測(cè)優(yōu)化等多種任務(wù)場(chǎng)景。

馬步勇教授表示，“這種從序列到動(dòng)態(tài)構(gòu)象的預(yù)測(cè)模式，你可以理解為通過(guò)AI工具，輸入文本即可生成視頻，效率得到大幅提升?！?/p>

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降本增效：三大技術(shù)平臺(tái)助力藥物設(shè)計(jì)“又快又準(zhǔn)”

菲鵬數(shù)輝的三大技術(shù)平臺(tái)，為AI輔助藥物設(shè)計(jì)、以及加速藥物研發(fā)方面帶來(lái)了降本增效的新方法。

以動(dòng)態(tài)構(gòu)象為核心的AI蛋白質(zhì)工程平臺(tái)，創(chuàng)新地將AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象預(yù)測(cè)與分子模擬結(jié)合形成互補(bǔ)的雙引擎模式，通過(guò)更精準(zhǔn)的算法和模型，解決單一依靠分子模擬“準(zhǔn)，不夠快”的問(wèn)題，同時(shí)充分發(fā)揮AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象快、又能探索到分子模擬難以探索到的構(gòu)象空間的優(yōu)勢(shì)，突破性實(shí)現(xiàn)AI輔助蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)“又快又準(zhǔn)”的技術(shù)目標(biāo)。

AI抗體篩選優(yōu)化平臺(tái)可通過(guò)高通量快速篩選出高潛力的藥物候選分子，提高新藥開發(fā)成功率，縮短藥物研發(fā)周期，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和成本。通過(guò)識(shí)別和結(jié)合多靶點(diǎn)的不同構(gòu)象，還能開發(fā)出更具綜合療效的藥物。

RNA作為靶點(diǎn)相較于傳統(tǒng)的蛋白質(zhì)靶點(diǎn)有其特殊優(yōu)勢(shì)，其靶點(diǎn)數(shù)量更多且可使原本不可成藥的蛋白質(zhì)靶標(biāo)成藥，因此這類藥物分子引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。菲鵬數(shù)輝的RNA設(shè)計(jì)AI平臺(tái)，通過(guò)核酸適配體Al篩選優(yōu)化、適配體+蛋白質(zhì)結(jié)合機(jī)制分析、mRNA與環(huán)狀RNA序列生成及遞送優(yōu)化等功能，以RNA結(jié)合口袋的結(jié)構(gòu)變化，為理性藥物設(shè)計(jì)提供了結(jié)構(gòu)和量化指標(biāo)的多維度參考。

菲鵬數(shù)輝AI蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象預(yù)測(cè)及其他技術(shù)平臺(tái)引關(guān)注

產(chǎn)業(yè)化可期：制藥、合成生物、免疫檢測(cè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用

“這一設(shè)計(jì)技術(shù)，就像我們?cè)斐隽烁哔|(zhì)量的‘輪胎’，這些‘輪胎’可以安裝在不同‘車’上，顯著提升‘車’的速度與性能”，馬步勇教授坦言。

結(jié)合扎實(shí)的分子動(dòng)力學(xué)模擬分析能力，菲鵬數(shù)輝上述核心技術(shù)可廣泛應(yīng)用于生物藥物開發(fā)、抗體藥物與多肽藥物開發(fā)、蛋白酶優(yōu)化、核酸藥物開發(fā)等多個(gè)場(chǎng)景。一方面，可為大型制藥公司和生物技術(shù)公司提供新藥研發(fā)支持，涵蓋從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到藥物優(yōu)化的全流程服務(wù)；為蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)，提供蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象預(yù)測(cè)、優(yōu)化和設(shè)計(jì)服務(wù)；也可為靶向蛋白質(zhì)的核酸適配體、抗體設(shè)計(jì)等領(lǐng)域提供高特異性、高親和力的診療方案。另一方面，菲鵬數(shù)輝也將銷售和許可使用蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象生成軟件平臺(tái)，提供年度訂閱和技術(shù)支持服務(wù)，同時(shí)支持優(yōu)質(zhì)投資者共創(chuàng)產(chǎn)品、共享成果。

AIBC會(huì)場(chǎng)分享，干貨滿滿

菲鵬集團(tuán)作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的生命科學(xué)組織，始終致力于以領(lǐng)先的診療底層技術(shù)平臺(tái)，結(jié)合人工智能在診療領(lǐng)域的前沿探索，不斷拓展在診斷、制藥、AI智能診療的邊界，攜手全球伙伴推動(dòng)大健康產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

關(guān)于菲鵬數(shù)輝

菲鵬數(shù)輝是菲鵬集團(tuán)旗下一家以高性能計(jì)算和人工智能為核心的創(chuàng)新型生物設(shè)計(jì)公司，致力于將人工智能與分子模擬技術(shù)相結(jié)合并廣泛應(yīng)用于大分子的設(shè)計(jì)與調(diào)控。

作為行業(yè)領(lǐng)先的蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象專家，菲鵬數(shù)輝以全新的蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象模型 DeepConformer 及蛋白分子模擬雙引擎的模式，推動(dòng)生命科學(xué)前沿探索，實(shí)現(xiàn)了蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)與高效。同時(shí)，公司在獲取蛋白質(zhì)分子的動(dòng)態(tài)特征、探索蛋白質(zhì)分子的活性位點(diǎn)和功能機(jī)制上具備行業(yè)領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)。