生成式AI制药公司发表在Nature的蛋白质设计模型已向所有人免费开源

　　据报道，Generate:Biomedicines已经决定将Chroma模型背后的代码免费开源，供学术界和工业界的研究人员使用，以推动其在生物医学、纳米技术和材料科学等领域的应用。

　　David Baker教授表示，Generate:Biomedicines的决定向科学界开源Chroma模型是一项非常棒的举措，这将使科学界从多个生成蛋白质设计模型中受益，并期待在此基础上创建出更好的蛋白质设计模型。

　　蛋白质是生命活动的执行者，但创造它们是一项复杂的任务，需要数十亿年的进化。基于计算的蛋白质设计旨在通过可编程的方式自动设计功能蛋白，从而缩短这一漫长的进化过程。该领域在过去几十年里取得了相当大的进展，但大多数从头设计尚未接近自然界中天然蛋白质的复杂性和多样性。

　　地球诞生生命以来的30亿年时间里，进化产生了巨大的蛋白质多样性，然而，这在蛋白质的全部潜力面前微不足道，这一巨大潜力为我们从头设计蛋白质带来了无限可能，但确定如何有效地探索可设计蛋白质结构的空间，是当前面临的一个巨大挑战。

　　2023年11月15日，生成式AI制药公司 Generate:Biomedicines 的研究人员在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了题为：Illuminating protein space with a programmable generative model(用可编程的生成式模型照亮蛋白质空间)的研究论文。

　　该研究开发了一种名为Chroma的生成式人工智能模型，该模型建立在扩散模型(Diffusion Models)和图神经网络(Graph Neural Networks)的框架上，能够从头生成高质量、多样化和创新的蛋白质结构。

　　研究团队使用Chroma生成了310个自然界中不存在的蛋白质，并通过实验验证了这些蛋白质可以表达、折叠，并具有良好的生物物理特性。

　　在人工智能革命之前，蛋白质设计方法仅限于基于自然界已有的蛋白质生成设计，起局限性显而易见，因为自然界中的蛋白质只是可能的蛋白质景观的一小部分。相比之下，生成式人工智能方法强调从头设计全新的蛋白质，超越自然界所能达到的范围。

　　该研究开发的生成式人工智能模型Chroma，能够在外部约束条件下从头设计蛋白质，这些约束条件涉及对称性、亚结构、形状，甚至自然语言提示。研究团队对310个由Chroma生成的蛋白质进行了实验表征，结果显示，这些生成的、自然界不存在的蛋白质可以表达、折叠，并具有良好的生物物理特性。

　　研究团队还解析了其中2个生成的蛋白质(UNC_079和UNC_239)的X射线晶体结构，结果显示，观察到的结构与预期设计高度匹配(均方根误差分别为1.1Å和1.0Å)，这表明了用Chroma生成蛋白质结构是可行的。

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