Fujitsu și RIKEN dezvoltă o tehnologie de descoperire a medicamentelor AI utilizând IA generativă pentru a prezice schimbările structurale ale proteinelor

Fujitsu și RIKEN dezvoltă o tehnologie de descoperire a medicamentelor AI utilizând IA generativă pentru a prezice schimbările structurale ale proteinelor

Marca temporală: 10 octombrie 2023 3:29
Nodul sursă: 2929086

TOKYO, 10 octombrie 2023 – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited și divizia de platforme de dezvoltare a medicamentelor bazate pe HPC și AI a Centrului RIKEN pentru Științe Computaționale au anunțat astăzi că au dezvoltat o tehnologie de descoperire a medicamentelor AI care poate prezice schimbările structurale ale proteinele din imaginile cu microscopul electronic ca hartă a densității 3D într-o gamă largă prin utilizarea AI generativă în ianuarie 2023. Cele două părți intenționează să prezinte în continuare o lucrare despre această tehnologie la MICCAI 2023, cea mai importantă conferință internațională în domeniul procesării imaginilor medicale, pe 10 octombrie 2023 (ora Japoniei).

Odată cu acest anunț, Fujitsu intenționează, de asemenea, să-și pună la dispoziție tehnologia de predicție pentru modificările structurale ale proteinelor pe 10 octombrie 2023, ca o componentă de inovare AI a Fujitsu Kozuchi (nume de cod) – Platforma Fujitsu AI, o platformă AI care permite utilizatorilor să testeze rapid tehnologii avansate.

Ca parte a unui proiect de cercetare comun lansat în mai 2022, Fujitsu și RIKEN au dezvoltat o tehnologie AI generativă care estimează cu exactitate diferitele forme ale conformației unei proteine ​​țintă și proporțiile posibile ale acestora dintr-un număr mare de imagini de proiecție luate prin microscopie electronică, precum și o tehnologie care prezice modificări conformaționale ale proteinei țintă din proporțiile estimate. Pe baza acestor două tehnologii, cele două părți au dezvoltat o tehnologie de descoperire a medicamentelor AI care poate prezice schimbările structurale ale unei proteine ​​într-o gamă largă, cu scopul de a dezvolta o tehnologie IT de descoperire a medicamentelor de ultimă generație care reduce semnificativ timpul și costul de dezvoltare a medicamentului. descoperire.

Tehnologia permite achiziționarea precisă a conformațiilor și modificărilor proteinelor pe baza datelor experimentale în mai mult de zece ori mai puțin timp decât procedurile convenționale (1), permițând astfel inovarea în procesul de proiectare a medicamentelor care se leagă de proteinele țintă, cum ar fi bacteriile și virușii.

Mergând mai departe, Fujitsu și RIKEN vor folosi tehnologia IA generativă recent dezvoltată ca una dintre tehnologiile de bază pentru realizarea tehnologiei IT de descoperire a medicamentelor de ultimă generație, care poate analiza relațiile complexe dintre proteinele țintă și anticorpi și poate prezice schimbările structurale globale ale moleculelor cu un nivel ridicat. precizie și viteză.

Context

Proteinele care sunt strâns implicate în ciclurile de viață și mecanismele bolii organismelor vii sunt în mod natural foarte flexibile și interacționează cu alte molecule in vivo prin schimbarea conformării structurii lor. De exemplu, pentru a dezvolta medicamente care suprimă infecția cu viruși precum COVID-19 care îi stimulează infecția cu modificări conformaționale pe proteinele lor de suprafață, este necesar să se stabilească diferitele stări conformaționale ale proteinelor și modul în care acestea se schimbă între conformații. Cu toate acestea, metodele convenționale de analiză structurală necesită un nivel ridicat de expertiză și încercări și erori, necesitând timp și cheltuieli considerabile pentru a obține modificări conformaționale precise. Pentru a rezolva această problemă, Fujitsu și RIKEN au dezvoltat următoarele două noi tehnologii de descoperire a medicamentelor folosind IA generativă.

Două tehnologii de descoperire a medicamentelor

Fujitsu și RIKEN au dezvoltat două tehnologii noi de descoperire a medicamentelor utilizând know-how-ul cultivat prin dezvoltarea tehnologiei de învățare profundă a Fujitsu și aplicând cunoștințele despre simularea moleculară a descoperirii de droguri de la RIKEN folosind supercomputerul Fugaku (2). Combinația celor două tehnologii a redus timpul de predicție a modificărilor conformaționale într-o proteină țintă de la o zi la două ore (3), contribuind astfel la accelerarea și eficiența procesului de descoperire a medicamentelor pentru companiile farmaceutice. Detaliile fiecărei tehnologii sunt următoarele:

1. Tehnologia IA generativă care estimează cu precizie diferitele forme de conformație a proteinelor și proporțiile acestora

Predicția precisă a modificărilor conformaționale ale unei proteine ​​țintă într-o gamă largă necesită formele posibile ale conformației și proporțiile lor precise. În acest studiu, Fujitsu și RIKEN au reconstruit o hartă a densității 3D a fiecărei conformații dintr-un număr mare de imagini de proiecție și unghiurile corespunzătoare la un moment dat. În același timp, cele două părți au estimat proporția pe baza frecvenței conformației reconstruite ca un indiciu.

2. Tehnologie de predicție a schimbării conformaționale bazată pe caracteristica dimensională scăzută a conformației proteinelor

Deoarece conformația proteinei țintă este de obicei exprimată prin date cu dimensiuni mari, este dificil să se prezică direct modificările conformaționale. Cu toate acestea, în procesul de reconstrucție a conformației prin tehnologia AI generativă din paragraful precedent, Fujitsu și RIKEN au extras o caracteristică de dimensiuni reduse a conformației. Folosind tehnologia AI generativă, Fujitsu și RIKEN au analizat datele cu dimensiuni reduse și au prezis schimbările conformaționale prin restaurarea hărților de densitate 3D.


Imagine: Schiță a tehnologiei nou dezvoltate Codificatorul și decodorul sunt instruiți pe imagini care au fost luate în cantități suficient de mari de un microscop. După antrenament, este posibil să se obțină o distribuție dimensională joasă analizabilă 1) în spațiul latent care este echivalentă cu distribuția structurală 2), care este dificil de analizat. În același timp, decodorul poate recupera diferite hărți de densitate 3D corespunzătoare caracteristicilor de dimensiuni reduse. Planuri de viitor

În continuare, Fujitsu și RIKEN vor folosi tehnologia de descoperire a medicamentelor AI recent dezvoltată ca una dintre tehnologiile de bază pentru analiza complexelor dintre proteinele țintă și anticorpi și pentru prezicerea modificărilor structurale ale moleculelor cu precizie și viteză ridicate. Pentru a contribui la realizarea Societății 5.0 în domeniul medicinei, RIKEN promovează construirea unei platforme DX de descoperire a medicamentelor pe supercomputerul Fugaku, cu scopul de a inova procesul de descoperire a medicamentelor prin utilizarea acestuia ca una dintre noile tehnologii de estimare a diferitelor stările structurale ale proteinelor țintă. RIKEN promovează în continuare diverse inițiative, inclusiv TRIP (4) care vizează crearea de platforme inovatoare de cercetare care generează în mod eficient noi domenii de cunoaștere în toate domeniile de cercetare. Fujitsu intenționează, de asemenea, să înceapă să ofere tehnologia sa de predicție pentru modificările structurale ale proteinelor pe 10 octombrie 2023, ca modul de componentă principală a inovației AI al Fujitsu Kozuchi (nume de cod) – Fujitsu AI Platform. Sub Fujitsu Uvance, care își propune să realizeze o lume durabilă, promovează Fujitsu Condiții de viață sănătos, care maximizează experiența de viață a tuturor. Fujitsu va continua să contribuie la rezolvarea problemelor sociale din domeniul medical prin dezvoltarea de tehnologii care să-și îmbine punctele forte în AI și HPC.

(1) Procedura convențională:Aceasta se referă la procedura de construire a unei secvențe de modificare conformațională a unei proteine ​​țintă, așa cum este descrisă în lucrare [Kinman şi colab. (2023)]. În această procedură, secvența este construită folosind AI generativ existent, cryoDRGN, care a fost antrenat de un număr mare de imagini de proiecție ale proteinei țintă.
(2) Supercomputerul Fugaku:Un computer instalat la RIKEN ca succesor al computerului K. Din iunie 2020 până în noiembrie 2021, s-a clasat pe primul loc în 4 categorii în clasamentul supercomputerelor pentru 4 termeni consecutivi. Funcționarea completă a început pe 9 martie 2021.
(3) Reduceți timpul cu predicția unei modificări conformaționale a unei proteine ​​țintă de la o zi la două ore:Efectul aplicării utilizate în mod obișnuit date ribozomilor la aceste două tehnologii. Timpul de referință, o zi, se referă la timpul de funcționare descris în lucrare [Kinman şi colab. (2023)].
(4) CALATORIE:Platforma de inovare în cercetare transformatoare a platformelor RIKEN

Despre Fujitsu

Scopul Fujitsu este de a face lumea mai sustenabilă prin construirea încrederii în societate prin inovare. În calitate de partener de transformare digitală ales pentru clienții din peste 100 de țări, cei 124,000 de angajați ai noștri lucrează pentru a rezolva unele dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă omenirea. Gama noastră de servicii și soluții se bazează pe cinci tehnologii cheie: Computing, Networks, AI, Data & Security și Converging Technologies, pe care le aducem împreună pentru a oferi transformarea sustenabilității. Fujitsu Limited (TSE:6702) a raportat venituri consolidate de 3.7 trilioane de yeni (28 miliarde USD) pentru anul fiscal încheiat la 31 martie 2023 și rămâne cea mai mare companie de servicii digitale din Japonia după cota de piață. Află mai multe: www.fujitsu.com.

Despre RIKEN Center for Computational Science

RIKEN este cea mai mare instituție de cercetare cuprinzătoare din Japonia, renumită pentru cercetări de înaltă calitate într-o gamă diversă de discipline științifice. Înființată în 1917 ca fundație privată de cercetare în Tokyo, RIKEN a crescut rapid ca dimensiune și domeniu de aplicare, cuprinzând astăzi o rețea de centre și institute de cercetare de talie mondială din Japonia, inclusiv Centrul RIKEN pentru Știința Computațională (R-CCS), casa supercomputerul Fugaku. Fiind centrul de conducere al calculelor de înaltă performanță, R-CCS explorează „Știința calculelor, prin calcul și pentru calcul”. Rezultatele explorării - tehnologii precum software-ul open source - sunt competența sa principală. R-CCS se străduiește să consolideze competența de bază și să promoveze tehnologiile în întreaga lume.

Apăsați Contacte

Fujitsu LimitedDivizia Relații Publice și Investitori Cereri

RIKENBiroul de promovare a științei computaționale E-mail: r-ccs-koho@ml.riken.jp

Timestamp-ul:

Mai mult de la JCN Newswire