Fujitsu ו-RIKEN מפתחות טכנולוגיית גילוי תרופות בינה מלאכותית תוך שימוש בינה מלאכותית כדי לחזות שינויים מבניים בחלבונים

Fujitsu ו-RIKEN מפתחות טכנולוגיית גילוי תרופות בינה מלאכותית תוך שימוש בינה מלאכותית כדי לחזות שינויים מבניים בחלבונים

חותמת זמן: 10 באוקטובר 2023 3:29
צומת המקור: 2929086

טוקיו, 10 באוקטובר, 2023 – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited וחטיבת פיתוח התרופות המונעות על ידי HPC ובינה מלאכותית של מרכז RIKEN למדע חישובי הודיעו היום כי פיתחו טכנולוגיית גילוי תרופות בינה מלאכותית שיכולה לחזות שינויים מבניים של חלבונים מתמונות מיקרוסקופ אלקטרונים כמפת צפיפות תלת מימדית בטווח רחב על ידי שימוש בינה מלאכותית בינואר 3. שני הצדדים עוד מתכננים להציג מאמר על טכנולוגיה זו ב-MICCAI 2023, הכנס הבינלאומי המוביל בתחום עיבוד תמונה רפואי, ב- 2023 באוקטובר 10 (שעון יפן).

במקביל להכרזה זו, פוג'יטסו גם מתכננת להפוך את טכנולוגיית החיזוי שלה לשינויים מבניים של חלבון לזמינה ב-10 באוקטובר 2023 כמרכיב חדשנות בינה מלאכותית של Fujitsu Kozuchi (שם קוד) - Fujitsu AI Platform, פלטפורמת AI המאפשרת למשתמשים לבדוק במהירות טכנולוגיות מתקדמות.

כחלק מפרויקט מחקר משותף שהושק במאי 2022, Fujitsu ו-RIKEN פיתחו טכנולוגיית AI גנרטיבית שמעריכה במדויק את הצורות השונות של מבנה חלבון המטרה והפרופורציות האפשריות שלהן ממספר רב של תמונות הקרנה שצולמו במיקרוסקופ אלקטרוני, כמו גם טכנולוגיה המנבאת שינויים קונפורמציוניים בחלבון המטרה מהפרופורציות המשוערות. בהתבסס על שתי הטכנולוגיות הללו, שני הצדדים פיתחו טכנולוגיית גילוי תרופות בינה מלאכותית שיכולה לחזות שינויים מבניים של חלבון בטווח רחב, במטרה לפתח את הדור הבא של טכנולוגיית גילוי תרופות IT אשר מפחיתה משמעותית את זמן הפיתוח והעלות של התרופה. תַגלִית.

הטכנולוגיה מאפשרת רכישה מדויקת של קונפורמציות חלבון ושינויים המבוססים על נתונים ניסיוניים תוך יותר מפי עשרה פחות זמן מאשר פרוצדורות קונבנציונליות (1), ובכך מאפשרת חדשנות בתהליך העיצוב של תרופות הנקשרות לחלבוני מטרה כגון חיידקים ווירוסים.

בהמשך, Fujitsu ו-RIKEN ישתמשו בטכנולוגיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית החדשה שפותחה כאחת מטכנולוגיות הליבה למימוש טכנולוגיית הדור הבא של גילוי תרופות IT שיכולה לנתח את הקשרים המורכבים בין חלבוני מטרה ונוגדנים, ולחזות שינויים מבניים גלובליים של מולקולות עם דיוק ומהירות.

רקע

חלבונים המעורבים באופן הדוק במחזורי החיים ובמנגנוני המחלה של אורגניזמים חיים הם באופן טבעי מאוד גמישים ומקיימים אינטראקציה עם מולקולות אחרות in vivo על ידי שינוי מבנה המבנה שלהם. לדוגמה, כדי לפתח תרופות המדכאות זיהום על ידי וירוסים כמו COVID-19 המעוררות את ההדבקה שלו בשינויים קונפורמטיביים על חלבוני השטח שלהם, יש צורך לברר את המצבים הקונפורמטיביים השונים של החלבונים וכיצד הם משתנים בין קונפורמציות. עם זאת, שיטות ניתוח מבני קונבנציונליות דורשות רמה גבוהה של מומחיות וניסוי וטעייה, הדורשות זמן והוצאות לא מבוטלות כדי להשיג שינויים קונפורמטיביים מדויקים. כדי לפתור בעיה זו, Fujitsu ו-RIKEN פיתחו את שתי הטכנולוגיות הבאות לגילוי תרופות באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית.

שתי טכנולוגיות לגילוי תרופות

Fujitsu ו-RIKEN פיתחו שתי טכנולוגיות חדשות לגילוי תרופות על ידי ניצול הידע שטופח באמצעות פיתוח טכנולוגיית הלמידה העמוקה של Fujitsu ויישום הידע של סימולציה מולקולרית לגילוי תרופות של RIKEN תוך שימוש במחשב העל Fugaku (2). השילוב של שתי הטכנולוגיות הפחית את זמן החיזוי של שינויים קונפורמטיביים בחלבון מטרה מיום אחד לשעתיים (3), ובכך תורם להאצת ויעילות תהליך גילוי התרופות עבור חברות תרופות. הפרטים של כל טכנולוגיה הם כדלקמן:

1. טכנולוגיית AI גנרטיבית שמעריכה במדויק את הצורות השונות של קונפורמציה של חלבון ופרופורציות שלהן

חיזוי מדויק של שינויים קונפורמטיביים של חלבון מטרה בטווח רחב דורש את הצורות האפשריות של הקונפורמציה ואת הפרופורציות המדויקות שלהן. במחקר זה, Fujitsu ו-RIKEN שיחזרו מפת צפיפות תלת-ממדית של כל מבנה ממספר רב של תמונות הקרנה והזוויות המתאימות ברגע נתון. במקביל, שני הצדדים העריכו את הפרופורציה על סמך תדירות הקונפורמציה המשוחזרת כרמז.

2. טכנולוגיה לחיזוי שינוי קונפורמציה המבוססת על תכונה ממדית נמוכה של קונפורמציה חלבונית

מכיוון שהקונפורמציה של חלבון המטרה באה לידי ביטוי בדרך כלל על ידי נתונים במידות גבוהות, קשה לחזות ישירות את השינויים הקונפורמטיביים. עם זאת, בתהליך של שחזור הקונפורמציה על ידי טכנולוגיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית של הפסקה הקודמת, פוג'יטסו ו-RIKEN חילצו תכונה נמוכה מממדים של הקונפורמציה. באמצעות טכנולוגיית AI גנרטיבית, Fujitsu ו-RIKEN ניתחו את הנתונים במידות הנמוכות וחזו את השינויים הקונפורמטיביים על ידי שחזור מפות צפיפות תלת-ממדיות.


תמונה: מתאר של הטכנולוגיה החדשה שפותחה המקודד והמפענח מאומנים על תמונות שצולמו בכמויות גדולות מספיק על ידי מיקרוסקופ. לאחר האימון ניתן לקבל במרחב הסמוי התפלגות ממדית נמוכה ניתנת לניתוח 1) המקבילה לפיזור המבני 2), שקשה לנתח אותה. במקביל, המפענח יכול לשחזר מפות צפיפות תלת-ממדיות שונות המתאימות למאפיינים בעלי מימד נמוך. תוכניות עתידיות

בהמשך הדרך, Fujitsu ו-RIKEN ימנפו את טכנולוגיית גילוי התרופות החדשנית של AI כאחת מטכנולוגיות הליבה לניתוח קומפלקסים בין חלבוני מטרה ונוגדנים ולניבוי שינויים מבניים במולקולות בדיוק ובמהירות גבוהים. כדי לתרום למימוש Society5.0 בתחום הרפואה, RIKEN מקדמת בניית פלטפורמת DX לגילוי תרופות במחשב העל Fugaku, במטרה לחדש את תהליך גילוי התרופות באמצעות שימוש בו כאחת הטכנולוגיות החדשות להערכת מצבים מבניים של חלבוני מטרה. RIKEN עוד מקדמת יוזמות שונות כולל TRIP (4) שמטרתה ליצור פלטפורמות מחקר חדשניות המייצרות ביעילות תחומי ידע חדשים על פני תחומי מחקר. Fujitsu גם מתכננת להתחיל להציע את טכנולוגיית החיזוי שלה לשינויים מבניים חלבונים ב-10 באוקטובר 2023 כמודול רכיבי ליבה של חדשנות בינה מלאכותית של Fujitsu Kozuchi (שם קוד) - Fujitsu AI Platform. תַחַת פוג'יטסו אוונס, שמטרתה לממש עולם בר קיימא, פוג'יטסו מקדמת חיים בריאים, שממקסם את חווית החיים של כולם. Fujitsu תמשיך לתרום לפתרון בעיות חברתיות בתחום הרפואי על ידי פיתוח טכנולוגיות המשלבות את החוזקות שלה ב-AI ו-HPC.

(1) הליך קונבנציונלי:זה מתייחס לנוהל לבניית רצף של שינוי קונפורמציה של חלבון מטרה כמתואר במאמר [קינמן וחב'. (2023)]. בהליך זה, הרצף נבנה באמצעות AI יצירתי קיים, cryoDRGN, אשר הוכשר על ידי מספר רב של תמונות הקרנה של חלבון המטרה.
(2) מחשב העל Fugaku:מחשב שהותקן ב-RIKEN כיורש למחשב K. מיוני 2020 עד נובמבר 2021, היא דורגה במקום הראשון ב-4 קטגוריות בדירוג מחשבי העל במשך 4 קדנציות רצופות. הפעילות המלאה החלה ב-9 במרץ 2021.
(3) צמצם את הזמן עם חיזוי של שינוי קונפורמציה בחלבון מטרה מיום אחד לשעתיים:ההשפעה של יישום נפוץ נתוני ריבוזום לשתי הטכנולוגיות הללו. זמן ההשוואה, יום אחד, מתייחס לזמן הריצה המתואר במאמר [קינמן וחב'. (2023)].
(4) טיול :פלטפורמת חדשנות מחקר טרנספורמטיבי של פלטפורמות RIKEN

על פוג'יטסו

המטרה של Fujitsu היא להפוך את העולם לבר-קיימא יותר על ידי בניית אמון בחברה באמצעות חדשנות. כשותף הבחירה בטרנספורמציה דיגיטלית עבור לקוחות בלמעלה מ-100 מדינות, 124,000 העובדים שלנו עובדים כדי לפתור כמה מהאתגרים הגדולים ביותר העומדים בפני האנושות. מגוון השירותים והפתרונות שלנו מסתמכים על חמש טכנולוגיות מפתח: מחשוב, רשתות, בינה מלאכותית, נתונים ואבטחה וטכנולוגיות מתכנסות, אותן אנו מפגישים כדי לספק שינוי קיימות. Fujitsu Limited (TSE:6702) דיווחה על הכנסות מאוחדות של 3.7 טריליון ין (28 מיליארד דולר) לשנת הכספים שהסתיימה ב-31 במרץ 2023 והיא נותרה חברת השירותים הדיגיטליים המובילה ביפן לפי נתח שוק. למידע נוסף: www.fujitsu.com.

אודות מרכז RIKEN למדעי החישוב

RIKEN הוא מוסד המחקר המקיף הגדול ביותר ביפן הידוע במחקר באיכות גבוהה במגוון רחב של דיסציפלינות מדעיות. RIKEN, שנוסדה בשנת 1917 כקרן מחקר פרטית בטוקיו, גדלה במהירות בגודלה ובהיקף, והיא מקיפה היום רשת של מרכזי מחקר ומכוני מחקר ברמה עולמית ברחבי יפן, כולל מרכז RIKEN למדע חישובי (R-CCS), ביתו של מחשב העל Fugaku. כמרכז המנהיגות של מחשוב בעל ביצועים גבוהים, ה-R-CCS בוחן את "מדע המחשוב, על ידי מחשוב ועבור מחשוב." תוצאות החקירה - הטכנולוגיות כגון תוכנת קוד פתוח - הן יכולות הליבה שלה. ה-R-CCS שואף לשפר את יכולות הליבה ולקדם את הטכנולוגיות ברחבי העולם.

לחץ על אנשי קשר

Fujitsu מוגבלתאגף יחסי ציבור ומשקיעים פניות

RIKENדואר אלקטרוני למשרד לקידום מדעי החישוב: r-ccs-koho@ml.riken.jp

בול זמן:

עוד מ JCN Newswire