Fujitsu et RIKEN développent une technologie de découverte de médicaments basée sur l'IA utilisant l'IA générative pour prédire les changements structurels des protéines

Fujitsu et RIKEN développent une technologie de découverte de médicaments basée sur l'IA utilisant l'IA générative pour prédire les changements structurels des protéines

Horodatage: 10 octobre 2023 3h29
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TOKYO, 10 octobre 2023 – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited et la division Plateforme de développement de médicaments basée sur le HPC et l'IA du RIKEN Center for Computational Science ont annoncé aujourd'hui avoir développé une technologie de découverte de médicaments basée sur l'IA qui peut prédire les changements structurels de protéines à partir d'images au microscope électronique sous forme de carte de densité 3D dans une large gamme en utilisant l'IA générative en janvier 2023. Les deux parties prévoient en outre de présenter un article sur cette technologie au MICCAI 2023, la plus grande conférence internationale dans le domaine du traitement des images médicales, le 10 octobre 2023 (heure du Japon).

Parallèlement à cette annonce, Fujitsu prévoit également de rendre disponible sa technologie de prédiction des changements structurels des protéines le 10 octobre 2023 en tant que composant d'innovation en matière d'IA du Fujitsu Kozuchi (nom de code) – Plateforme Fujitsu AI, une plateforme d'IA qui permet aux utilisateurs de tester rapidement des technologies avancées.

Dans le cadre d'un projet de recherche commun lancé en mai 2022, Fujitsu et RIKEN ont développé une technologie d'IA générative qui estime avec précision les différentes formes de conformation d'une protéine cible et leurs proportions possibles à partir d'un grand nombre d'images de projection prises par microscopie électronique, ainsi que une technologie qui prédit les changements conformationnels de la protéine cible à partir des proportions estimées. Sur la base de ces deux technologies, les deux parties ont développé une technologie de découverte de médicaments par l'IA capable de prédire les changements structurels d'une protéine dans une large gamme, dans le but de développer une technologie informatique de découverte de médicaments de nouvelle génération qui réduit considérablement le temps de développement et le coût des médicaments. Découverte.

La technologie permet l'acquisition précise des conformations et des changements des protéines sur la base de données expérimentales en plus de dix fois moins de temps que les procédures conventionnelles (1), permettant ainsi l'innovation dans le processus de conception de médicaments qui se lient à des protéines cibles telles que les bactéries et les virus.

À l'avenir, Fujitsu et RIKEN utiliseront la nouvelle technologie d'IA générative comme l'une des technologies de base pour réaliser une technologie informatique de découverte de médicaments de nouvelle génération, capable d'analyser les relations complexes entre les protéines cibles et les anticorps, et de prédire les changements structurels globaux des molécules à haute teneur. précision et rapidité.

Contexte

Les protéines étroitement impliquées dans les cycles de vie et les mécanismes pathologiques des organismes vivants sont naturellement très flexibles et interagissent avec d’autres molécules in vivo en modifiant la conformation de leur structure. Par exemple, pour développer des médicaments qui suppriment l’infection par des virus tels que le COVID-19 qui stimulent son infection par des changements de conformation sur leurs protéines de surface, il est nécessaire de déterminer les différents états conformationnels des protéines et la manière dont elles changent entre les conformations. Cependant, les méthodes conventionnelles d’analyse structurelle nécessitent un haut niveau d’expertise et d’essais et d’erreurs, exigeant un temps et des dépenses considérables pour obtenir des changements conformationnels précis. Pour résoudre ce problème, Fujitsu et RIKEN ont développé les deux nouvelles technologies suivantes de découverte de médicaments utilisant l’IA générative.

Deux technologies de découverte de médicaments

Fujitsu et RIKEN ont développé deux nouvelles technologies de découverte de médicaments en utilisant le savoir-faire cultivé grâce au développement de la technologie d'apprentissage profond de Fujitsu et en appliquant les connaissances de la simulation moléculaire de découverte de médicaments de RIKEN à l'aide du superordinateur Fugaku (2). La combinaison des deux technologies a réduit le temps de prédiction des changements conformationnels d'une protéine cible d'un jour à deux heures (3), contribuant ainsi à l'accélération et à l'efficacité du processus de découverte de médicaments pour les sociétés pharmaceutiques. Les détails de chaque technologie sont les suivants :

1. Technologie d’IA générative qui estime avec précision les différentes formes de conformation des protéines et leurs proportions

La prédiction précise des changements conformationnels d’une protéine cible dans une large gamme nécessite les formes possibles de conformation et leurs proportions précises. Dans cette étude, Fujitsu et RIKEN ont reconstitué une carte de densité 3D de chaque conformation à partir d'un grand nombre d'images de projection et des angles correspondants à un instant donné. Dans le même temps, les deux parties ont estimé la proportion en se basant sur la fréquence de la conformation reconstruite comme indice.

2. Technologie permettant de prédire le changement conformationnel basé sur les caractéristiques de faible dimension de la conformation des protéines

Étant donné que la conformation de la protéine cible est généralement exprimée par des données de grande dimension, il est difficile de prédire directement les changements conformationnels. Cependant, lors du processus de reconstruction de la conformation par la technologie d'IA générative du paragraphe précédent, Fujitsu et RIKEN ont extrait une caractéristique de faible dimension de la conformation. À l’aide de la technologie d’IA générative, Fujitsu et RIKEN ont analysé les données de faible dimension et prédit les changements conformationnels en restaurant des cartes de densité 3D.


Image : aperçu de la technologie nouvellement développée. L'encodeur et le décodeur sont entraînés sur des images prises en quantité suffisante au microscope. Après entraînement, il est possible d'obtenir une distribution analysable de basse dimension 1) dans l'espace latent qui est équivalente à la distribution structurale 2), difficile à analyser. Dans le même temps, le décodeur peut récupérer diverses cartes de densité 3D correspondant à des caractéristiques de faible dimension.

À l’avenir, Fujitsu et RIKEN exploiteront la nouvelle technologie de découverte de médicaments par l’IA comme l’une des technologies de base pour analyser les complexes entre les protéines cibles et les anticorps et pour prédire les changements structurels dans les molécules avec une précision et une rapidité élevées. Pour contribuer à la réalisation de Society5.0 dans le domaine de la médecine, RIKEN promeut la construction d'une plateforme DX de découverte de médicaments sur le superordinateur Fugaku, visant à innover dans le processus de découverte de médicaments en l'utilisant comme l'une des nouvelles technologies pour estimer les différents états structurels des protéines cibles. RIKEN promeut en outre diverses initiatives, notamment TRIP (4) visant à créer des plateformes de recherche innovantes qui génèrent efficacement de nouveaux domaines de connaissances dans tous les domaines de recherche. Fujitsu prévoit également de commencer à proposer sa technologie de prédiction des changements structurels des protéines le 10 octobre 2023 en tant que module de composant central de l'innovation en IA de Fujitsu Kozuchi (nom de code) – Fujitsu AI Platform. Sous Fujitsu Uvance, qui vise à réaliser un monde durable, Fujitsu promeut Modes de vie sains, qui maximise l’expérience de vie de chacun. Fujitsu continuera de contribuer à résoudre les problèmes sociaux dans le domaine médical en développant des technologies combinant ses atouts en matière d'IA et de HPC.

(1) Procédure conventionnelle :Il s'agit de la procédure de construction d'une séquence de changement conformationnel d'une protéine cible telle que décrite dans l'article [Kinman et coll. (2023)]. Dans cette procédure, la séquence est construite à l’aide de l’IA générative existante, cryoDRGN, qui a été entraînée par un grand nombre d’images de projection de la protéine cible.
(2) Supercalculateur Fugaku :Un ordinateur installé au RIKEN en tant que successeur de l'ordinateur K. De juin 2020 à novembre 2021, il s'est classé premier dans 4 catégories du classement des supercalculateurs pendant 4 mandats consécutifs. L'opération complète a commencé le 9 mars 2021.
(3) Réduire le temps de prédiction d'un changement conformationnel d'une protéine cible d'un jour à deux heures :L'effet de l'application couramment utilisée données sur les ribosomes à ces deux technologies. La durée de référence, un jour, fait référence à la durée d'exécution décrite dans l'article [Kinman et coll. (2023)].
(4) VOYAGE :Plateforme d'innovation de recherche transformatrice des plateformes RIKEN

À propos de Fujitsu

L'objectif de Fujitsu est de rendre le monde plus durable en renforçant la confiance dans la société grâce à l'innovation. En tant que partenaire de choix de la transformation numérique pour les clients dans plus de 100 pays, nos 124,000 6702 employés travaillent à résoudre certains des plus grands défis auxquels l'humanité est confrontée. Notre gamme de services et de solutions s'appuie sur cinq technologies clés : l'informatique, les réseaux, l'intelligence artificielle, les données et la sécurité et les technologies convergentes, que nous rassemblons pour apporter une transformation durable. Fujitsu Limited (TSE : 3.7) a enregistré un chiffre d'affaires consolidé de 28 31 milliards de yens (2023 milliards de dollars) pour l'exercice clos le XNUMX mars XNUMX et reste la première société de services numériques au Japon en termes de part de marché. En savoir plus: www.fujitsu.com.

À propos du RIKEN Center for Computational Science

RIKEN est la plus grande institution de recherche complète du Japon, réputée pour ses recherches de haute qualité dans un large éventail de disciplines scientifiques. Fondée en 1917 en tant que fondation de recherche privée à Tokyo, RIKEN a connu une croissance rapide en taille et en portée, englobant aujourd'hui un réseau de centres de recherche et d'instituts de classe mondiale à travers le Japon, y compris le RIKEN Center for Computational Science (R-CCS), la maison de le supercalculateur Fugaku. En tant que centre leader du calcul haute performance, le R-CCS explore la «science de l'informatique, par l'informatique et pour l'informatique». Les résultats de l'exploration - les technologies telles que les logiciels open source - sont sa compétence principale. Le R-CCS s'efforce d'améliorer la compétence de base et de promouvoir les technologies à travers le monde.

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