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Tencent와 Peking University 팀은 처음부터 항체를 설계하여 대규모 언어 모델을 사전 훈련하고 Nature 하위 저널에 게시했습니다.
Tencent와 Peking University 팀은 처음부터 항체를 설계하여 대규모 언어 모델을 사전 훈련하고 Nature 하위 저널에 게시했습니다.
Editor |. Teknologi KX
AI telah mencapai kemajuan besar dalam membantu reka bentuk antibodi. Walau bagaimanapun, reka bentuk antibodi masih banyak bergantung pada pengasingan antibodi khusus antigen daripada serum, yang merupakan proses intensif sumber dan memakan masa.
Untuk menyelesaikan masalah ini, pasukan penyelidik Tencent AI Lab, Peking University Shenzhen Graduate School dan Xijing Digestive Disease Hospital mencadangkan model bahasa besar generasi antibodi terlatih (PALM-H3) untuk penjanaan de novo antibodi dengan kekhususan pengikatan antigen yang diperlukan Antibodi buatan yang unik CDRH3 mengurangkan pergantungan pada antibodi semula jadi.
Selain itu, model ramalan pengikat antigen-antibodi berketepatan tinggi A2binder direka untuk memadankan jujukan epitop antigen dengan jujukan antibodi untuk meramalkan kekhususan dan pertalian pengikatan.
Ringkasnya, kajian ini mewujudkan rangka kerja kecerdasan buatan untuk penjanaan dan penilaian antibodi, yang berpotensi untuk mempercepatkan pembangunan ubat antibodi dengan ketara.
Penyelidikan berkaitan bertajuk "Generasi de novo antibodi SARS-CoV-2 CDRH3 dengan model bahasa besar generatif terlatih" telah diterbitkan dalam "Nature Communications" pada 10 Ogos.
Ubat antibodi, juga dikenali sebagai antibodi monoklonal, memainkan peranan penting dalam kesan terapi biologi. Dengan meniru tindakan sistem imun, ubat-ubatan ini secara terpilih boleh menyasarkan agen penyebab penyakit seperti virus dan sel kanser. Ubat antibodi adalah pendekatan yang lebih spesifik dan berkesan daripada rawatan tradisional. Ubat antibodi telah menunjukkan hasil yang positif dalam merawat pelbagai penyakit.
Membangunkan ubat antibodi ialah proses kompleks yang melibatkan pengasingan antibodi daripada sumber haiwan, memanusiakannya dan mengoptimumkan pertaliannya. Tetapi perkembangan ubat antibodi masih banyak bergantung pada antibodi semula jadi.
Data jujukan protein boleh dilihat sebagai bahasa, jadi model pra-latihan berskala besar dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) telah digunakan untuk mempelajari corak perwakilan protein. Pelbagai model bahasa protein telah dibangunkan. Walau bagaimanapun, menjana antibodi dengan pertalian tinggi untuk epitop tertentu kekal sebagai tugas yang mencabar kerana kepelbagaian antibodi yang tinggi dan kekurangan data pasangan antigen-antibodi yang tersedia.
Untuk menangani cabaran di atas, pasukan Tencent AI Lab mencadangkan model bahasa berskala besar generasi antibodi terlatih PALM-H3 untuk mengoptimumkan dan menjana rantau penentu kesempurnaan rantaian berat 3 (CDRH3), yang memainkan peranan penting dalam kekhususan dan kepelbagaian antibodi memainkan peranan penting.
Untuk menilai pertalian antibodi yang dihasilkan oleh PALM-H3 untuk antigen, penyelidik menggunakan gabungan dok antigen-antibodi dan kaedah berasaskan AI.
Para penyelidik juga membangunkan A2binder untuk menilai pertalian antibodi-antigen. A2binder membolehkan ramalan pertalian yang tepat dan boleh digeneralisasikan, walaupun untuk antigen yang tidak diketahui.
Rangka kerja PALM-H3 dan A2Binder
Aliran kerja dan rangka kerja model PALM-H3 dan A2binder ditunjukkan dalam rajah di bawah.
PALM-H3 direka untuk menjana urutan CDRH3 de novo dalam antibodi. Rantau CDRH3 memainkan peranan paling penting dalam menentukan kekhususan mengikat antibodi untuk urutan antigen tertentu. PALM-H3 ialah model seperti pengubah yang menggunakan model antigen berasaskan ESM2 sebagai pengekod dan Roformer antibodi sebagai penyahkod. Kajian itu juga membina A2binder untuk meramalkan pertalian mengikat antibodi yang dihasilkan secara buatan.
Pembinaan PALM-H3 dan A2binder merangkumi tiga langkah: Pertama, para penyelidik telah melatih dua model Roformer masing-masing pada rantai berat antibodi tidak berpasangan dan urutan rantai ringan. Kemudian, A2binder dibina berdasarkan ESM2 terlatih, Roformer rantai berat antibodi dan Roformer rantai ringan antibodi, dan dilatih menggunakan data pertalian berpasangan. Akhirnya, PALM-H3 telah dibina menggunakan ESM2 terlatih dan Roformer rantai berat antibodi dan dilatih pada data antigen-CDRH3 berpasangan untuk menjana CDRH3 de novo.
A2binder boleh meramal dengan tepat kebarangkalian pengikatan antigen-antibodi, pertalian
Prestasi A2binder dinilai dengan membandingkan keupayaannya untuk meramalkan pertalian dengan beberapa kaedah asas.
A2binder berfungsi dengan baik pada set data perkaitan, sebahagiannya disebabkan oleh pra-latihan pada jujukan antibodi, yang membolehkan A2binder mempelajari corak unik yang terdapat dalam jujukan ini.
결과는 A2binder가 모든 항원-항체 친화성 예측 데이터 세트에서 기본 모델 ESM-F보다 더 나은 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다(후자는 동일한 프레임워크를 가지고 있지만 사전 훈련된 모델 ESM2 치환임), 이는 항체 서열을 사용한 사전 훈련이 관련 다운스트림 작업에 유익할 수 있음을 시사합니다.
친화성 값 예측에서 모델의 성능을 평가하기 위해 연구원들은 선호도 값 레이블이 포함된 두 개의 데이터 세트 14H 및 14L도 활용했습니다.
A2binder는 Pearson 상관관계 및 Spearman 상관관계 지표 모두에서 모든 기준 모델보다 성능이 뛰어납니다. A2binder는 14H 데이터세트에서 0.642(3% 개선), 14L 데이터세트에서 0.683(1% 개선)의 Pearson 상관관계를 달성했습니다.
그러나 A2binder 및 기타 기본 모델의 성능은 다른 데이터 세트에 비해 14H 및 14L 데이터 세트에서 약간 떨어졌습니다. 이 관찰은 이전 연구와 일치합니다.
PALM-H3는 고결합 확률 항체 생성에 탁월합니다
연구원들은 PALM-H3에서 생성된 항체와 천연 항체의 차이점을 탐구했습니다. 항체의 차이. 그들의 서열은 상당히 다른 것으로 밝혀졌지만, 생산된 항체의 결합 확률은 이러한 차이에 의해 크게 영향을 받지 않았습니다. 동시에 구조적 차이로 인해 결합 친화력이 감소합니다. 이러한 결과는 항체 라이브러리의 네트워크 분석 및 기능성 단백질 서열 생성에 대한 이전 연구와 일치합니다.
전반적으로 PALM-H3는 천연항체와는 달리 높은 결합력을 지닌 다양한 항체 서열을 생성할 수 있는 것으로 나타났다.
또한 연구진은 ClusPro와 SnugDock을 통해 PALM-H3의 성능을 검증했습니다. PALM-H3는 SARS-CoV-2의 HR2 영역에 있는 안정화 펩타이드인 CDRH3 서열에 대한 항체를 생성할 수 있습니다. 새로운 CDRH3 서열을 생성하고 생성된 서열 GRREAAWALA가 천연 CDHR3 서열 GKAAGTFDS에 비해 항원 안정화 펩타이드의 표적화를 향상시켰다는 것을 검증했습니다. #… 계산 구조 생성 방법. (출처: 논문)
또한 PALM-H3는 새로운 SARS-CoV-2 변종 XBB CDRH3 서열에 대해 더 높은 친화성을 갖는 항체를 생성할 수 있습니다. 결과 시퀀스 AKDSRTSPLRLDYS는 소스인 ASEVLDNLRDGYNF보다 XBB에 대해 더 강한 친화력을 갖습니다. 
시험관 내 실험
또한 연구진은 웨스턴 블로팅, 표면 플라스몬 공명 분석, 슈도바이러스 중화 등의 체외 실험도 진행했습니다. 실험은 PALM-H3 설계 항체의 효과에 대한 핵심 검증을 제공했습니다.Illustration: 인공 및 천연 항체의 결합 친화도 및 중화에 대한 시험관 내 테스트. (출처: 논문)
PALM-H3 SARS-CoV-2 야생형에 대해 생성된 두 가지 항체, Alpha, Delta 및 XBB 변형 스파이크 단백질은 이러한 실험에서 원래 수준보다 높은 수준을 달성했습니다. 항체의 중화 효능. 이러한 습식 실험실 실험의 강력한 경험적 결과는 컴퓨터 예측 및 분석을 보완하여 PALM-H3 및 A2binder가 알려진 항원과 새로운 항원에 대해 높은 특이성과 친화력을 가진 강력한 항체를 생성하고 선택하는 능력을 검증합니다. 
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NVIDIA 대화 모델 ChatQA는 버전 2.0으로 발전했으며 컨텍스트 길이는 128K로 언급되었습니다.
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수백만 개의 결정 데이터로 훈련하여 결정학적 위상 문제를 해결하는 딥러닝 방법인 PhAI가 Science에 게재되었습니다.
Aug 08, 2024 pm 09:22 PM
Editor |KX 오늘날까지 단순한 금속부터 큰 막 단백질에 이르기까지 결정학을 통해 결정되는 구조적 세부 사항과 정밀도는 다른 어떤 방법과도 비교할 수 없습니다. 그러나 가장 큰 과제인 소위 위상 문제는 실험적으로 결정된 진폭에서 위상 정보를 검색하는 것입니다. 덴마크 코펜하겐 대학의 연구원들은 결정 위상 문제를 해결하기 위해 PhAI라는 딥러닝 방법을 개발했습니다. 수백만 개의 인공 결정 구조와 그에 상응하는 합성 회절 데이터를 사용하여 훈련된 딥러닝 신경망은 정확한 전자 밀도 맵을 생성할 수 있습니다. 연구는 이 딥러닝 기반의 순순한 구조 솔루션 방법이 단 2옹스트롬의 해상도로 위상 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. 이는 원자 해상도에서 사용할 수 있는 데이터의 10~20%에 해당하는 반면, 기존의 순순한 계산은
Google AI가 IMO 수학 올림피아드 은메달을 획득하고 수학적 추론 모델 AlphaProof가 출시되었으며 강화 학습이 다시 시작되었습니다.
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PRO | MoE 기반의 대형 모델이 더 주목받는 이유는 무엇인가요?
Aug 07, 2024 pm 07:08 PM
2023년에는 AI의 거의 모든 분야가 전례 없는 속도로 진화하고 있다. 동시에 AI는 구체화된 지능, 자율주행 등 핵심 트랙의 기술적 한계를 지속적으로 확장하고 있다. 멀티모달 추세 하에서 AI 대형 모델의 주류 아키텍처인 Transformer의 상황이 흔들릴까요? MoE(Mixed of Experts) 아키텍처를 기반으로 한 대형 모델 탐색이 업계에서 새로운 트렌드가 된 이유는 무엇입니까? 대형 비전 모델(LVM)이 일반 비전 분야에서 새로운 돌파구가 될 수 있습니까? ...지난 6개월 동안 공개된 본 사이트의 2023 PRO 회원 뉴스레터에서 위 분야의 기술 동향과 산업 변화에 대한 심층 분석을 제공하여 새로운 환경에서 귀하의 목표 달성에 도움이 되는 10가지 특별 해석을 선택했습니다. 년. 준비하세요. 이 해석은 2023년 50주차에 나온 것입니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
정확도는 60.8%에 달합니다. Transformer를 기반으로 한 Zhejiang University의 화학적 역합성 예측 모델은 Nature 저널에 게재되었습니다.
Aug 06, 2024 pm 07:34 PM
Editor | KX 역합성은 약물 발견 및 유기 합성에서 중요한 작업이며, 프로세스 속도를 높이기 위해 AI가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 기존 AI 방식은 성능이 만족스럽지 못하고 다양성이 제한적입니다. 실제로 화학 반응은 종종 반응물과 생성물 사이에 상당한 중복이 발생하는 국지적인 분자 변화를 일으킵니다. 이에 영감을 받아 Zhejiang University의 Hou Tingjun 팀은 단일 단계 역합성 예측을 분자 문자열 편집 작업으로 재정의하고 표적 분자 문자열을 반복적으로 정제하여 전구체 화합물을 생성할 것을 제안했습니다. 그리고 고품질의 다양한 예측이 가능한 편집 기반 역합성 모델 EditRetro를 제안합니다. 광범위한 실험을 통해 이 모델은 표준 벤치마크 데이터 세트 USPTO-50 K에서 60.8%의 상위 1 정확도로 탁월한 성능을 달성하는 것으로 나타났습니다.
자연의 관점: 의학 분야의 인공지능 테스트는 혼란에 빠졌습니다. 어떻게 해야 할까요?
Aug 22, 2024 pm 04:37 PM
Editor | ScienceAI 제한된 임상 데이터를 기반으로 수백 개의 의료 알고리즘이 승인되었습니다. 과학자들은 누가 도구를 테스트해야 하며 최선의 방법은 무엇인지에 대해 토론하고 있습니다. 데빈 싱(Devin Singh)은 응급실에서 오랜 시간 치료를 기다리던 중 심장마비를 겪는 소아환자를 목격했고, 이를 계기로 대기시간을 단축하기 위해 AI 적용을 모색하게 됐다. SickKids 응급실의 분류 데이터를 사용하여 Singh과 동료들은 잠재적인 진단을 제공하고 테스트를 권장하는 일련의 AI 모델을 구축했습니다. 한 연구에 따르면 이러한 모델은 의사 방문 속도를 22.3% 단축하여 의료 검사가 필요한 환자당 결과 처리 속도를 거의 3시간 단축할 수 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 인공지능 알고리즘의 연구 성공은 이를 입증할 뿐이다.
