Fujitsu y RIKEN desarrollan tecnología de descubrimiento de fármacos mediante IA utilizando IA generativa para predecir cambios estructurales en proteínas

Fujitsu y RIKEN desarrollan tecnología de descubrimiento de fármacos mediante IA utilizando IA generativa para predecir cambios estructurales en proteínas

Marca de tiempo: 10 de octubre de 2023 3:29 a. M.
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TOKIO, 10 de octubre de 2023 – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited y la División de Plataforma de Desarrollo de Fármacos impulsada por HPC e IA del Centro RIKEN de Ciencias Computacionales anunciaron hoy que han desarrollado una tecnología de descubrimiento de fármacos mediante IA que puede predecir cambios estructurales de proteínas a partir de imágenes de microscopio electrónico como un mapa de densidad 3D en un amplio rango mediante la utilización de IA generativa en enero de 2023. Las dos partes planean además presentar un documento sobre esta tecnología en MICCAI 2023, la principal conferencia internacional en el campo del procesamiento de imágenes médicas, en 10 de octubre de 2023 (hora de Japón).

Junto con este anuncio, Fujitsu también planea hacer que su tecnología de predicción de cambios estructurales de proteínas esté disponible el 10 de octubre de 2023 como un componente de innovación de IA del Fujitsu Kozuchi (nombre en clave) – Fujitsu AI Platform, una plataforma de inteligencia artificial que permite a los usuarios probar rápidamente tecnologías avanzadas.

Como parte de un proyecto de investigación conjunto lanzado en mayo de 2022, Fujitsu y RIKEN desarrollaron una tecnología de IA generativa que estima con precisión las diversas formas de conformación de una proteína objetivo y sus posibles proporciones a partir de una gran cantidad de imágenes de proyección tomadas mediante microscopía electrónica, así como una tecnología que predice cambios conformacionales en la proteína objetivo a partir de las proporciones estimadas. Basándose en estas dos tecnologías, las dos partes desarrollaron una tecnología de descubrimiento de fármacos mediante IA que puede predecir cambios estructurales de una proteína en un amplio rango, con el objetivo de desarrollar una tecnología informática de descubrimiento de fármacos de próxima generación que reduzca significativamente el tiempo de desarrollo y el coste de los fármacos. descubrimiento.

La tecnología permite la adquisición precisa de conformaciones y cambios de proteínas basados ​​en datos experimentales en más de diez veces menos tiempo que los procedimientos convencionales (1), permitiendo así la innovación en el proceso de diseño de fármacos que se unen a proteínas diana como bacterias y virus.

En el futuro, Fujitsu y RIKEN utilizarán la tecnología de IA generativa recientemente desarrollada como una de las tecnologías centrales para realizar la tecnología TI de descubrimiento de fármacos de próxima generación que pueda analizar las complejas relaciones entre las proteínas objetivo y los anticuerpos, y predecir cambios estructurales globales de moléculas con alta precisión y velocidad.

Antecedentes

Las proteínas que están estrechamente involucradas en los ciclos de vida y los mecanismos de enfermedades de los organismos vivos son naturalmente muy flexibles e interactúan con otras moléculas in vivo cambiando la conformación de su estructura. Por ejemplo, para desarrollar fármacos que supriman la infección por virus como el COVID-19 que estimulan su infección con cambios conformacionales en sus proteínas de superficie, es necesario determinar los diversos estados conformacionales de las proteínas y cómo cambian entre conformaciones. Sin embargo, los métodos convencionales de análisis estructural requieren un alto nivel de experiencia y prueba y error, lo que exige tiempo y gastos considerables para obtener cambios conformacionales precisos. Para resolver este problema, Fujitsu y RIKEN han desarrollado las siguientes dos nuevas tecnologías de descubrimiento de fármacos utilizando IA generativa.

Dos tecnologías de descubrimiento de fármacos

Fujitsu y RIKEN desarrollaron dos nuevas tecnologías de descubrimiento de fármacos utilizando el conocimiento cultivado a través del desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo de Fujitsu y aplicando el conocimiento de la simulación molecular del descubrimiento de fármacos de RIKEN utilizando la supercomputadora Fugaku (2). La combinación de las dos tecnologías redujo el tiempo de predicción de cambios conformacionales en una proteína objetivo de un día a dos horas (3), contribuyendo así a la aceleración y eficiencia del proceso de descubrimiento de fármacos para las empresas farmacéuticas. Los detalles de cada tecnología son los siguientes:

1. Tecnología de IA generativa que estima con precisión las diversas formas de conformación de proteínas y sus proporciones.

La predicción precisa de los cambios conformacionales de una proteína objetivo en un amplio rango requiere las posibles formas de conformación y sus proporciones precisas. En este estudio, Fujitsu y RIKEN reconstruyeron un mapa de densidad 3D de cada conformación a partir de una gran cantidad de imágenes de proyección y los ángulos correspondientes en un momento dado. Al mismo tiempo, las dos partes estimaron la proporción basándose en la frecuencia de la conformación reconstruida como pista.

2. Tecnología para predecir cambios conformacionales basada en características de baja dimensión de la conformación de proteínas.

Dado que la conformación de la proteína objetivo generalmente se expresa mediante datos de alta dimensión, es difícil predecir directamente los cambios conformacionales. Sin embargo, en el proceso de reconstrucción de la conformación mediante la tecnología de IA generativa del párrafo anterior, Fujitsu y RIKEN extrajeron una característica de baja dimensión de la conformación. Utilizando tecnología de IA generativa, Fujitsu y RIKEN analizaron los datos de baja dimensión y predijeron los cambios conformacionales mediante la restauración de mapas de densidad 3D.


Imagen: Esquema de la tecnología recientemente desarrollada El codificador y el decodificador se entrenan en imágenes que han sido tomadas en cantidades suficientemente grandes por un microscopio. Después del entrenamiento, es posible obtener una distribución analizable de baja dimensión 1) en el espacio latente que es equivalente a la distribución estructural 2), que es difícil de analizar. Al mismo tiempo, el decodificador puede recuperar varios mapas de densidad 3D correspondientes a características de baja dimensión. Planes futuros

En el futuro, Fujitsu y RIKEN aprovecharán la tecnología de descubrimiento de fármacos mediante IA recientemente desarrollada como una de las tecnologías centrales para analizar complejos entre proteínas objetivo y anticuerpos y para predecir cambios estructurales en moléculas con alta precisión y velocidad. Para contribuir a la realización de la Sociedad 5.0 en el campo de la medicina, RIKEN está promoviendo la construcción de una plataforma DX de descubrimiento de fármacos en el superordenador Fugaku, con el objetivo de innovar el proceso de descubrimiento de fármacos utilizándolo como una de las nuevas tecnologías para estimar los distintos Estados estructurales de las proteínas diana. RIKEN sigue promoviendo varias iniciativas, entre ellas TRIP (4) destinado a crear plataformas de investigación innovadoras que generen eficazmente nuevos campos de conocimiento en todos los campos de investigación. Fujitsu también planea comenzar a ofrecer su tecnología de predicción de cambios estructurales de proteínas el 10 de octubre de 2023 como un módulo componente central de innovación de IA de Fujitsu Kozuchi (nombre en clave): Fujitsu AI Platform. Bajo Fujitsu Uvanza, cuyo objetivo es lograr un mundo sostenible, Fujitsu está promoviendo Vida Saludable, que maximiza la experiencia de vida de todos. Fujitsu seguirá contribuyendo a resolver problemas sociales en el campo médico mediante el desarrollo de tecnologías que combinen sus fortalezas en IA y HPC.

(1) Procedimiento convencional:Esto se refiere al procedimiento para construir una secuencia de cambio conformacional de una proteína objetivo como se describe en el artículo [Kinman et al. (2023)]. En este procedimiento, la secuencia se construye utilizando IA generativa existente, cryoDRGN, que ha sido entrenada mediante una gran cantidad de imágenes de proyección de la proteína objetivo.
(2) Supercomputadora Fugaku:Una computadora instalada en RIKEN como sucesora de la computadora K. Desde junio de 2020 hasta noviembre de 2021, ocupó el primer lugar en 4 categorías en el ranking de supercomputadoras durante 4 períodos consecutivos. La operación completa comenzó el 9 de marzo de 2021.
(3) Reduzca el tiempo de predicción de un cambio conformacional en una proteína objetivo de un día a dos horas:El efecto de la aplicación de uso común. datos de ribosomas a esas dos tecnologías. El tiempo de referencia, un día, se refiere al tiempo de ejecución descrito en el artículo [Kinman et al. (2023)].
(4) VIAJE :Plataforma de Innovación Investigación Transformadora de plataformas RIKEN

Sobre Fujitsu

El propósito de Fujitsu es hacer que el mundo sea más sostenible generando confianza en la sociedad a través de la innovación. Como socio de transformación digital elegido por clientes en más de 100 países, nuestros 124,000 6702 empleados trabajan para resolver algunos de los mayores desafíos que enfrenta la humanidad. Nuestra gama de servicios y soluciones se basa en cinco tecnologías clave: Computación, Redes, IA, Datos y Seguridad, y Tecnologías Convergentes, que reunimos para brindar una transformación sostenible. Fujitsu Limited (TSE:3.7) reportó ingresos consolidados de 28 billones de yenes (31 mil millones de dólares estadounidenses) para el año fiscal que finalizó el 2023 de marzo de XNUMX y sigue siendo la principal empresa de servicios digitales en Japón por participación de mercado. Saber más: www.fujitsu.com.

Acerca del Centro RIKEN de Ciencias Computacionales

RIKEN es la institución de investigación integral más grande de Japón, reconocida por su investigación de alta calidad en una amplia gama de disciplinas científicas. Fundada en 1917 como una fundación de investigación privada en Tokio, RIKEN ha crecido rápidamente en tamaño y alcance, hoy en día abarca una red de centros e institutos de investigación de clase mundial en todo Japón, incluido el Centro RIKEN de Ciencias Computacionales (R-CCS), el hogar de el superordenador Fugaku. Como centro de liderazgo de la informática de alto rendimiento, el R-CCS explora la "ciencia de la informática, por la informática y para la informática". Los resultados de la exploración, las tecnologías como el software de código abierto, son su competencia central. El R-CCS se esfuerza por mejorar la competencia central y promover las tecnologías en todo el mundo.

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