输入疾病信息即可找到靶点AI生成蛋白质平台来了

　　“输入一个病人，比如一个胃癌病人疾病相关的多组学数据，AIGP平台即能够分析这些数据，找到针对这个胃癌病人的靶点，根据这个靶点生成一个抗体甚至一系列多样性的蛋白质。最后，一键式生成的蛋白质还可以回到自动实验室里进行合成及功能验证。”3月31日，百图生科智能技术有限公司(以下简称百图生科)CTO宋乐向科技日报记者介绍。百图生科基于生命科学大模型驱动的AIGP平台于日前正式发布。

　　宋乐介绍，上面所说的只是AIGP平台的功能之一，其还可以根据形状及理化性质需求，生成一系列满足需求的蛋白质；再就是根据一个蛋白质靶点生成对应的和靶点结合的蛋白质，比如可以针对新冠病毒生成一个蛋白质，甚至可以针对石油相关的分子生成一个酶。

　　据了解，过去两年多，百图生科构建了生命科学领域千亿参数的跨模态大模型“xTrimo”。该大模型从跨物种、跨模态的生命信息中学习蛋白质如何构成和实现功能、如何相互作用、如何组合和调控细胞功能的关键规律，从而破解生命的自然语言——蛋白质。基于大模型，AI在一系列任务算法上取得了明显的进展，除了能更好地完成结构预测等基础任务外，也开始可以根据不同的问题，设计新的蛋白质，回答各种生命科学问题。

　　目前，AIGP平台设置了3类功能模块，分别是F2P、P2P(给定抗原等目标蛋白质，设计与之以特定方式结合的抗体等蛋白质)，以及C2P(给定细胞，发现调控细胞功能的靶点蛋白质并设计相应的调控蛋白质)。

　　此前，AIGP平台已经进行了一段时间的内部测试，在创新免疫调控药物ImmuBot的研发中，贡献了多个高性能弹头、新功能传感器的研发案例。

　　中国科学院院士、著名免疫学家董晨教授认为，AI之所以能够解决问题，就是通过对大数据的分析和进一步的演绎与应用。

　　宋乐也表示，当前，根据不同模块的输入和要求，AIGP平台可在较短时间内设计和生成具有特定性质的蛋白质。今年6月起，其部分功能模块将进一步开放，让专业用户可以直接自主使用，在更多的研究场景调用AI的蛋白质生成能力，激发更多的生命科学探索。

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