في 22 مارس، أصدرت مجموعة الأستاذ هونغ ليانغ من جامعة جياو تونغ في شنغهاي نموذج تصميم البروتينات "فينوس"، حيث دمجت المجموعة الذكاء الاصطناعي مع تصميم البروتينات وتعديلها، وأقامت أكبر مجموعة بيانات للبروتينات في العالم. النموذج المدرب على هذه المجموعة يمكنه توقع وتصميم وظائف البروتينات بدقة وكفاءة، مما يحول إنتاج البروتينات من "التجربة والخطأ البطيئة" إلى "التصميم الدقيق عالي الكفاءة".
لقد تم تطبيق هذه النتائج بالتعاون مع معدات الأتمتة الرائدة في الصناعة، وتحويل تصميم البروتين من "علم معقد" سابقًا إلى "هندسة بسيطة" اليوم.
تحتوي مجموعة بيانات تسلسل البروتين Venus-Pod (مجموعة بيانات البروتين الكبيرة من فينوس) التي أنشأها فريق هونغ ليانغ على ما يقرب من 9 مليارات تسلسل بروتين، وتحتوي على مئات الملايين من علامات الوظيفة، وهي أكبر مجموعة بيانات على مستوى العالم من حيث حجم البيانات، والأكثر غزارة في تعليقات الوظيفة، وهي أيضًا أربعة أضعاف حجم مجموعة البيانات المكونة من 2.1 مليار تسلسل بروتين المستخدمة لتدريب نموذج ESM-C المعروف في صناعة أخرى.
تتضمن مجموعة البيانات 3.62 مليار تسلسل بروتينات ميكروبية أرضية، و2.64 مليار تسلسل بروتينات ميكروبية بحرية، و2.43 مليار تسلسل بروتينات أجسام مضادة، و60 مليون تسلسل بروتينات فيروسية، تغطي معلومات تسلسل البروتينات من الكائنات الحية السطحية التقليدية إلى الميكروبات في البيئات القاسية، خاصة مع مئات الملايين من العلامات الوظيفية المجهزة (مثل درجة حرارة عمل البروتين، ودرجة الحموضة، والضغط، إلخ).
قال هونغ ليانغ إن مجموعة البيانات هذه تشكل "خزانات ضخمة من البروتينات"، مما يجعل من الممكن للبشر استخراج بروتينات جديدة أو محفزات حيوية، مما يساعد على التطور السريع للطب الحيوي والبيولوجيا التركيبية؛ ثانياً، يُتوقع أن تساعد النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي في التعلم من كميات هائلة من البيانات وفهم أنماط تطور البروتينات في الطبيعة، مما يوفر مواد تعليمية قيمة لتصميم منتجات بروتينات ممتازة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
في عام 2024، تم منح جائزة نوبل في الكيمياء لفريق Google DeepMind، الذي استخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتحليل العلاقة بين تسلسل البروتينات والهياكل ثلاثية الأبعاد بدقة، مما حل مشكلة أساسية كانت تزعج علماء الأحياء لمدة 50 عامًا.
ومع ذلك، فإن المشكلة الواقعية هي: إذا تم تعديل تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين قليلاً، حتى لو كان مجرد تغيير طفيف بنسبة 1%، فإن الهيكل العام للبروتين يبدو أنه لم يحدث فيه تغيير واضح، لكن من المحتمل جداً أن تنخفض وظيفته، أو حتى تفقد تماماً.
بعبارة أخرى، لتصميم منتج بروتين ناجح، لا يمكن أن تركز فقط على هيكله ثلاثي الأبعاد، بل يجب أن تكون قادرًا على التنبؤ بنجاح وتصميم وظيفته.
لذلك ، قامت فريق الأستاذ هونغ ليانغ "باستكشاف طرق جديدة" ، ولم يعد يركز على هيكل البروتين ، بل استهدف مباشرة "توقع الوظائف " كهدف نهائي ، مما حول تصميم البروتين المعقد إلى عملية بسيطة تستند إلى الطلب وتخرج النتائج بالتعاون مع عدد قليل من التجارب.
"قمنا بتدريب نموذج سلسلة Venus (نجمة الصباح)، والذي يختلف عن AlphaFold من فريق DeepMind في توقع هياكل البروتين، حيث يتعلم هذا النموذج القواعد التنظيمية لتسلسل البروتين في الطبيعة والعلاقة بينها وبين الوظيفة، ودقة توقعه لوظائف الطفرات البروتينية تتصدر قائمة الصناعة." قال هونغ ليانغ.
تتميز نماذج سلسلة فينوس بوظيفتين رئيستين: "التطور الموجه بالذكاء الاصطناعي" و"استخراج الإنزيمات بالذكاء الاصطناعي".
ما يسمى بـ "التطور الموجه بالذكاء الاصطناعي" يشير إلى أن نماذج سلسلة فينوس يمكن أن تعزز مجموعة متنوعة من أداء منتج بروتين غير مرضٍ، مما يجعله "محاربًا سداسي الأضلاع" يلبي احتياجات التطبيق.
"AI تعدين الإنزيمات" يشير إلى نموذج سلسلة Venus الذي يعتمد على مجموعة بيانات ضخمة من البروتينات ذات الوظائف المجهولة، حيث يمكنه "اختيار المحاربين ذوي القوى الخارقة" بدقة لاكتشاف البروتينات التي تلبي متطلبات التطبيقات الصارمة، مثل المقاومة الشديدة للحرارة، والمقاومة الشديدة للأحماض، والمقاومة الشديدة للقلويات، والمقاومة الشديدة لهضم الجهاز الهضمي، وغيرها.
تتمتع هذه البروتينات ذات الوظائف الفائقة بإمكانات تطبيق هائلة في التكنولوجيا الحيوية والبحث والتطوير الطبي والإنتاج الصناعي، مما يمكن أن يجلب الابتكار والاختراق في المجالات ذات الصلة.
في الوقت نفسه، يتعاون مع أول جهاز آلي عالمي منخفض التدفق وكبير الحجم للتعبير عن البروتينات وتنقيتها واختبار وظائفها من سلسلة نماذج Venus، والذي يمكنه إكمال أكثر من 100 مهمة للتعبير عن البروتينات وتنقيتها واختبارها دون انقطاع في غضون 24 ساعة، مما يزيد الكفاءة بنسبة تصل إلى 10 أضعاف مقارنة بالعمل اليدوي، مما سيقلل بشكل كبير من تكاليف العمالة والموارد والوقت في عملية البحث والتطوير، ويزيد بشكل ملحوظ من كفاءة أبحاث هندسة البروتينات وعلم الأحياء الاصطناعية. الهدف هو "تصميم يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتجارب آلية"، مما يحرر الباحثين من التصميمات والتجارب المرهقة، حيث يحتاجون فقط إلى طرح الأسئلة، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي والتلقائية حل المشاكل، في النهاية، يتم تحويل اكتشافات علوم البروتين المعقدة إلى عملية بسيطة تشبه "كاميرا الفقاعات".
حتى الآن، تم تحقيق التصنيع الصناعي لعدة بروتينات تم تصميمها من خلال سلسلة نماذج فينوس.
خذ تعديل المقاومة القلوية للأجسام المضادة أحادية المجال لشركة Kinsey Pharmaceutical ، وهي شركة رائدة في مجال هرمون النمو المحلي ، كمثال. لطالما كان تحسين مقاومة القلوية للبروتينات مهمة صعبة للغاية ، وبمساعدة هذا النموذج جنبا إلى جنب مع عدد صغير من التحقق التكراري ذي الحلقة المغلقة للتجارب الرطبة ، قام فريق Hongliang بتحسين مقاومة القلوية للأجسام المضادة العادية أحادية المجال بمقدار 4 مرات في أقل من عام ، مما وفر عشرات الملايين من اليوان في تكاليف Jinsai Pharmaceutical كل عام. وقد حقق هذا الإنجاز دفعات متعددة من 5000 لتر من الإنتاج الموسع ، ليصبح أول منتج بروتين في العالم تم تصميمه وإنتاجه بكميات كبيرة بواسطة نموذج كبير.
إن أحد التطبيقات الابتكارية الأخرى لنموذج سلسلة فينوس هو مشروع تعديل إنزيم الفوسفاتاز القلوي (ALP) لشركة رائدة في مجال التشخيصات الخارجية. يُستخدم ALP على نطاق واسع كإنزيم علامة بسبب استقراره العالي وحساسيته، فكلما زادت نشاطه، زادت حساسية الكشف، مما يمكّن من الكشف عن علامات حيوية منخفضة للغاية، لكن تحسين نشاط ALP كان دائمًا تحديًا. لقد نجح نموذج سلسلة فينوس في تحسين ALP، مما أدى إلى زيادة نشاطه الجزيئي إلى ثلاثة أضعاف منتجات الشركات الرائدة عالميًا، مما يوفر قيمة كبيرة لتشخيصات الكشف الفائق الحساسية (مثل احتشاء العضلة القلبية، والزهايمر). حاليًا، دخل ALP المعدل مرحلة الإنتاج الموسع بحجم 200 لتر، مما يمثل تحقيق النجاح في تحويل نموذج سلسلة فينوس إلى الصناعة.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
أعجبني
إعجاب
1
مشاركة
تعليق
0/400
GateUser-488cbe78
· 03-24 02:31
أخبار أودايلي Ethena أعلن أعضاء الفريق في قناة Discord الرسمية أن صفحة استعلام توزيع مجاني Season3 ستصدر في الأسبوع الأول من أبريل، وقبل ذلك، ستوفر المعلومات الرسمية المزيد من التفاصيل حول توزيع مجاني Season3. بالإضافة إلى ذلك، أعلنت Ethena أن فعالية Season4 ستبدأ في 24 مارس وتستمر لمدة 6 أشهر حتى 24 سبتمبر.
أصدرت جامعة شنغهاي جياو تونغ نموذج تصميم البروتين، حيث يتم إدخال الذكاء الاصطناعي لتصميم الوظائف ذات الصلة بكفاءة ودقة.
في 22 مارس، أصدرت مجموعة الأستاذ هونغ ليانغ من جامعة جياو تونغ في شنغهاي نموذج تصميم البروتينات "فينوس"، حيث دمجت المجموعة الذكاء الاصطناعي مع تصميم البروتينات وتعديلها، وأقامت أكبر مجموعة بيانات للبروتينات في العالم. النموذج المدرب على هذه المجموعة يمكنه توقع وتصميم وظائف البروتينات بدقة وكفاءة، مما يحول إنتاج البروتينات من "التجربة والخطأ البطيئة" إلى "التصميم الدقيق عالي الكفاءة".
لقد تم تطبيق هذه النتائج بالتعاون مع معدات الأتمتة الرائدة في الصناعة، وتحويل تصميم البروتين من "علم معقد" سابقًا إلى "هندسة بسيطة" اليوم.
تحتوي مجموعة بيانات تسلسل البروتين Venus-Pod (مجموعة بيانات البروتين الكبيرة من فينوس) التي أنشأها فريق هونغ ليانغ على ما يقرب من 9 مليارات تسلسل بروتين، وتحتوي على مئات الملايين من علامات الوظيفة، وهي أكبر مجموعة بيانات على مستوى العالم من حيث حجم البيانات، والأكثر غزارة في تعليقات الوظيفة، وهي أيضًا أربعة أضعاف حجم مجموعة البيانات المكونة من 2.1 مليار تسلسل بروتين المستخدمة لتدريب نموذج ESM-C المعروف في صناعة أخرى.
تتضمن مجموعة البيانات 3.62 مليار تسلسل بروتينات ميكروبية أرضية، و2.64 مليار تسلسل بروتينات ميكروبية بحرية، و2.43 مليار تسلسل بروتينات أجسام مضادة، و60 مليون تسلسل بروتينات فيروسية، تغطي معلومات تسلسل البروتينات من الكائنات الحية السطحية التقليدية إلى الميكروبات في البيئات القاسية، خاصة مع مئات الملايين من العلامات الوظيفية المجهزة (مثل درجة حرارة عمل البروتين، ودرجة الحموضة، والضغط، إلخ).
قال هونغ ليانغ إن مجموعة البيانات هذه تشكل "خزانات ضخمة من البروتينات"، مما يجعل من الممكن للبشر استخراج بروتينات جديدة أو محفزات حيوية، مما يساعد على التطور السريع للطب الحيوي والبيولوجيا التركيبية؛ ثانياً، يُتوقع أن تساعد النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي في التعلم من كميات هائلة من البيانات وفهم أنماط تطور البروتينات في الطبيعة، مما يوفر مواد تعليمية قيمة لتصميم منتجات بروتينات ممتازة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
في عام 2024، تم منح جائزة نوبل في الكيمياء لفريق Google DeepMind، الذي استخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتحليل العلاقة بين تسلسل البروتينات والهياكل ثلاثية الأبعاد بدقة، مما حل مشكلة أساسية كانت تزعج علماء الأحياء لمدة 50 عامًا.
ومع ذلك، فإن المشكلة الواقعية هي: إذا تم تعديل تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين قليلاً، حتى لو كان مجرد تغيير طفيف بنسبة 1%، فإن الهيكل العام للبروتين يبدو أنه لم يحدث فيه تغيير واضح، لكن من المحتمل جداً أن تنخفض وظيفته، أو حتى تفقد تماماً.
بعبارة أخرى، لتصميم منتج بروتين ناجح، لا يمكن أن تركز فقط على هيكله ثلاثي الأبعاد، بل يجب أن تكون قادرًا على التنبؤ بنجاح وتصميم وظيفته.
لذلك ، قامت فريق الأستاذ هونغ ليانغ "باستكشاف طرق جديدة" ، ولم يعد يركز على هيكل البروتين ، بل استهدف مباشرة "توقع الوظائف " كهدف نهائي ، مما حول تصميم البروتين المعقد إلى عملية بسيطة تستند إلى الطلب وتخرج النتائج بالتعاون مع عدد قليل من التجارب.
"قمنا بتدريب نموذج سلسلة Venus (نجمة الصباح)، والذي يختلف عن AlphaFold من فريق DeepMind في توقع هياكل البروتين، حيث يتعلم هذا النموذج القواعد التنظيمية لتسلسل البروتين في الطبيعة والعلاقة بينها وبين الوظيفة، ودقة توقعه لوظائف الطفرات البروتينية تتصدر قائمة الصناعة." قال هونغ ليانغ.
تتميز نماذج سلسلة فينوس بوظيفتين رئيستين: "التطور الموجه بالذكاء الاصطناعي" و"استخراج الإنزيمات بالذكاء الاصطناعي".
ما يسمى بـ "التطور الموجه بالذكاء الاصطناعي" يشير إلى أن نماذج سلسلة فينوس يمكن أن تعزز مجموعة متنوعة من أداء منتج بروتين غير مرضٍ، مما يجعله "محاربًا سداسي الأضلاع" يلبي احتياجات التطبيق.
"AI تعدين الإنزيمات" يشير إلى نموذج سلسلة Venus الذي يعتمد على مجموعة بيانات ضخمة من البروتينات ذات الوظائف المجهولة، حيث يمكنه "اختيار المحاربين ذوي القوى الخارقة" بدقة لاكتشاف البروتينات التي تلبي متطلبات التطبيقات الصارمة، مثل المقاومة الشديدة للحرارة، والمقاومة الشديدة للأحماض، والمقاومة الشديدة للقلويات، والمقاومة الشديدة لهضم الجهاز الهضمي، وغيرها.
تتمتع هذه البروتينات ذات الوظائف الفائقة بإمكانات تطبيق هائلة في التكنولوجيا الحيوية والبحث والتطوير الطبي والإنتاج الصناعي، مما يمكن أن يجلب الابتكار والاختراق في المجالات ذات الصلة.
في الوقت نفسه، يتعاون مع أول جهاز آلي عالمي منخفض التدفق وكبير الحجم للتعبير عن البروتينات وتنقيتها واختبار وظائفها من سلسلة نماذج Venus، والذي يمكنه إكمال أكثر من 100 مهمة للتعبير عن البروتينات وتنقيتها واختبارها دون انقطاع في غضون 24 ساعة، مما يزيد الكفاءة بنسبة تصل إلى 10 أضعاف مقارنة بالعمل اليدوي، مما سيقلل بشكل كبير من تكاليف العمالة والموارد والوقت في عملية البحث والتطوير، ويزيد بشكل ملحوظ من كفاءة أبحاث هندسة البروتينات وعلم الأحياء الاصطناعية. الهدف هو "تصميم يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتجارب آلية"، مما يحرر الباحثين من التصميمات والتجارب المرهقة، حيث يحتاجون فقط إلى طرح الأسئلة، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي والتلقائية حل المشاكل، في النهاية، يتم تحويل اكتشافات علوم البروتين المعقدة إلى عملية بسيطة تشبه "كاميرا الفقاعات".
حتى الآن، تم تحقيق التصنيع الصناعي لعدة بروتينات تم تصميمها من خلال سلسلة نماذج فينوس.
خذ تعديل المقاومة القلوية للأجسام المضادة أحادية المجال لشركة Kinsey Pharmaceutical ، وهي شركة رائدة في مجال هرمون النمو المحلي ، كمثال. لطالما كان تحسين مقاومة القلوية للبروتينات مهمة صعبة للغاية ، وبمساعدة هذا النموذج جنبا إلى جنب مع عدد صغير من التحقق التكراري ذي الحلقة المغلقة للتجارب الرطبة ، قام فريق Hongliang بتحسين مقاومة القلوية للأجسام المضادة العادية أحادية المجال بمقدار 4 مرات في أقل من عام ، مما وفر عشرات الملايين من اليوان في تكاليف Jinsai Pharmaceutical كل عام. وقد حقق هذا الإنجاز دفعات متعددة من 5000 لتر من الإنتاج الموسع ، ليصبح أول منتج بروتين في العالم تم تصميمه وإنتاجه بكميات كبيرة بواسطة نموذج كبير.
إن أحد التطبيقات الابتكارية الأخرى لنموذج سلسلة فينوس هو مشروع تعديل إنزيم الفوسفاتاز القلوي (ALP) لشركة رائدة في مجال التشخيصات الخارجية. يُستخدم ALP على نطاق واسع كإنزيم علامة بسبب استقراره العالي وحساسيته، فكلما زادت نشاطه، زادت حساسية الكشف، مما يمكّن من الكشف عن علامات حيوية منخفضة للغاية، لكن تحسين نشاط ALP كان دائمًا تحديًا. لقد نجح نموذج سلسلة فينوس في تحسين ALP، مما أدى إلى زيادة نشاطه الجزيئي إلى ثلاثة أضعاف منتجات الشركات الرائدة عالميًا، مما يوفر قيمة كبيرة لتشخيصات الكشف الفائق الحساسية (مثل احتشاء العضلة القلبية، والزهايمر). حاليًا، دخل ALP المعدل مرحلة الإنتاج الموسع بحجم 200 لتر، مما يمثل تحقيق النجاح في تحويل نموذج سلسلة فينوس إلى الصناعة.
（المصدر: أخبار الواجهة）
المصدر: 东方财富网
المؤلف: أخبار الواجهة