動物模型8大著數
近日，华盛顿大学 David Baker 研究团队和 AI 制药初创公司 Generate Biomedicines 的科学家团队宣布基于扩散模型设计生成了全新蛋白质且精确度更高，两个团队的研究论文均已上传。 在 2022 年 5 月共同开发了首批蛋白质生成扩散模型的研究人员 Namrata Anand 指出，Chroma 動物模型 和 RoseTTAFold Diffusion 的重大意义在于，这两个程序采用了扩散模型并将其进一步扩大化。 Generate Biomedicines 和 David Baker 研究团队都利用各自的模型展示了全新蛋白质的设计和生成。
Generate Biomedicines 是一家由 Flagship Pioneering 于 動物模型 2018 年孵化成立的 AI 制药公司，专注于蛋白质药物开发。 成立，至今已斩获 3.2 亿美元融资，今年初，安进与该公司达成共计 19 亿美元的合作。 该公司旨在开发一个突破性药物研发平台，可以快速生成全新的定制蛋白质药物，并揭示蛋白质复合物的通用原理，预测所需的目标新型结合剂。 當您申請加入會員、訂閱電子報、線上購物或加入其他服務、活動時，Mamas & Papas TW 會要求用戶登錄個人資料，用於和客戶聯繫、完成交易、提供服務、處理訂閱程序或宣傳行銷等，Mamas & Papas TW 將明白告知用戶。
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这些程序的底层技术之一就是扩散模型（diffusion models），DALL-E2 模型也是扩散模型中的“佼佼者”。 多项研究显示，扩散模型在图片生成任务中超越了原 SOTA——生成对抗网络 GAN，并在多个应用领域有出色的表现。 符合個人資料保護法第三條規定，用戶個人資料變更或發現資料不正確時，可以隨時在網站上要求更正，包括要求停止寄發相關訊息等，用戶對於個人資料若有查詢、閱覽、製給複製本、刪除、請求停止蒐集、處理或利用等需求，可利用電子郵件與網站客服人員聯絡，我們會盡速處理。
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動物模型是活的非人類動物，在調查與研究人類疾病期間使用，以達成更好地理解疾病，並避免對真人造成損害的附加風險的目的。 動物的選擇，通常滿足生物分類所確定的對人類等價性，因而其對疾病的反應或治療方法與人類的生理需要相似。 在發育過程的學習和研究中代表具體的生物分類群的動物模型，也稱為「模式生物」。 蛋白质的一级结构决定其三维结构，蛋白质的结构也最终决定了其功能。 AI 模型的重要价值在于帮助生物学家扩展天然蛋白质组成库，并按需制造新的药物。 Generate 動物模型 Biomedicines 方面表示，Chroma 程序实现了一种可编程蛋白质设计的新模式，这种模式为生成特定和量身定制的蛋白质解决方案提供了可行性。
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Chroma 系统整合了不同的机器学习组件，包括用于处理和调控 3D 分子信息的新型神经网络架构、聚合物扩散模型、随机图神经网络以及低温采样算法。 根据官方的说法，基于组件的创新，Chroma 能够在单个商用 GPU 上几分钟内生成非常大的蛋白质和蛋白质复合物。 根据 Generate 動物模型 Biomedicines 官网的介绍，Chroma 是一个蛋白质和蛋白质复合物生成模型，能够基于几何和函数编程指令生成新的蛋白质分子。 具体而言，从蛋白质数据库中学习蛋白质和蛋白质复合物的三维结构和氨基酸序列的结构，引入扩散模型算法，折叠成全新的蛋白质。
上文提到 DALL-E 和 DALL-E 動物模型 2 采用扩散模型生成了非常逼真的高质量图像。 其中使用的扩散模型是当前一类最先进的生成模型，能够生成多样化的高分辨率图像。 生成图像时，扩散模型会从静态的颗粒状开始，逐渐去除噪声，直到形成清晰的图像。 软件的其他部分也会指导去噪过程，帮助新图像最终与给定目标相匹配。
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这些模型设计出了具有多种对称性的蛋白质，包括圆形、三角形、六边形的蛋白质。 为了证明其程序的多功能性，Generate Biomedicines 研究团队生成了形状像 26 个拉丁字母和数字 0 到 10 的蛋白质。 同时，这两个团队均可以生成蛋白质片段，新的部分可以与现有的结构相匹配。 官方的资料显示，这些蛋白生成程序可以指导设计和生成具有特定性质的蛋白质，比如说形状、大小或功能。 研究人员还表示，希望这些进展能促进开发出更有效的药物，为药物开发和医疗健康领域提供更多解决方案。 David Baker 也在实验室基于 RoseTTAFold Diffusion 设计了一些蛋白质并进行了评估。
也就是說『準備適當的測驗動物』，是以動物實際進行實驗，只是用的動物數量比正式實驗動物來的少量，另外實驗時間也可以縮短。
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比如说，他们在模型中输入甲状旁腺激素，然后让模型制造一种可以与该激素结合的全新蛋白质。 当测试这种生成的新型蛋白质时，发现这种合成的蛋白质与激素的结合比使用其他计算方法合成的蛋白质以及现有药物结合更紧密。 官方资料显示，RF 動物模型 扩散方法的计算成功率很高，研究团队也在实验室中测试了数百种基于 AI 生成的蛋白质，并认为其中很多蛋白质有潜力应用于药物、疫苗甚至新型纳米材料。
- Generate Biomedicines 和 David Baker 研究团队都利用各自的模型展示了全新蛋白质的设计和生成。
- 研究人员还表示，希望这些进展能促进开发出更有效的药物，为药物开发和医疗健康领域提供更多解决方案。
- 按照此前的设计方法，设计出一个能发挥作用的蛋白质分子，可能需要测试数万个分子。
- 为了验证应用性，Generate Biomedicines 提取了一些设计的氨基酸链序列，并通过另一个人工智能程序执行。
- David Baker 研究团队的方式略有不同，但取得的结果比较类似。
- 不过，在实验室利用 AI 设计的蛋白质可能并不具备特定功能，或者说大多数实验室设计的蛋白质应用价值并不明显。
- Generate Biomedicines 联合创始人兼首席技术官 Gevorg Grigoryan 指出，发明和设计新蛋白质只能算是药物研发的第一步。
这种称之为 RF 扩散（RF diffusion）的新方法能够预测蛋白质结构，并提供蛋白质各部分如何组合在一起的信息，然后使用这些信息指导整个蛋白质生成过程。 按照此前的设计方法，设计出一个能发挥作用的蛋白质分子，可能需要测试数万个分子。 David Baker 研究团队的方式略有不同，但取得的结果比较类似。 RoseTTAFold Diffusion 是一种结合结果预测网络和生成扩散模型的蛋白质设计方法。 这些研究已表明扩散模型是应用于蛋白质生成极具前途的技术手段，不过这些研究还处于概念验证阶段。 以这项研究工作为基础，两大研究团队开发出了 Chroma 和 RoseTTAFold Diffusion 模型，据悉，这也是首批可用于精确设计和生成蛋白质的成熟程序。
