Fujitsu ve RIKEN, proteinlerdeki yapısal değişiklikleri tahmin etmek için üretken yapay zekayı kullanan yapay zeka ilaç keşif teknolojisini geliştiriyor

Fujitsu ve RIKEN, proteinlerdeki yapısal değişiklikleri tahmin etmek için üretken yapay zekayı kullanan yapay zeka ilaç keşif teknolojisini geliştiriyor

Zaman Damgası: 10 Ekim 2023 3:29
Kaynak Düğüm: 2929086

TOKYO, 10 Ekim 2023 – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited ve RIKEN Hesaplamalı Bilim Merkezi'nin HPC ve Yapay Zeka odaklı İlaç Geliştirme Platformu Bölümü bugün, ilaçlardaki yapısal değişiklikleri tahmin edebilen bir Yapay Zeka ilaç keşif teknolojisi geliştirdiklerini duyurdu. Ocak 3'te üretken yapay zeka kullanılarak elektron mikroskobu görüntülerinden elde edilen proteinlerin geniş aralıkta 2023 boyutlu yoğunluk haritası olarak kullanılması. İki taraf ayrıca, tıbbi görüntü işleme alanında en iyi uluslararası konferans olan MICCAI 2023'te bu teknoloji hakkında bir makale sunmayı planlıyor. 10 Ekim 2023 (Japonya saati).

Bu duyuruyla bağlantılı olarak Fujitsu, protein yapısal değişikliklerine yönelik tahmin teknolojisini de 10 Ekim 2023'te yapay zeka inovasyon bileşeni olarak kullanıma sunmayı planlıyor. Fujitsu Kozuchi (kod adı) – Fujitsu Yapay Zeka PlatformuKullanıcıların gelişmiş teknolojileri hızlı bir şekilde test etmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka platformu.

Mayıs 2022'de başlatılan ortak araştırma projesinin bir parçası olarak Fujitsu ve RIKEN, hedef proteinin çeşitli biçimlerini ve bunların olası oranlarını elektron mikroskobu ile alınan çok sayıda projeksiyon görüntüsünden doğru bir şekilde tahmin eden üretken bir yapay zeka teknolojisi geliştirdi. Hedef proteindeki konformasyonel değişiklikleri tahmini oranlardan tahmin eden bir teknoloji. Bu iki teknolojiye dayanarak, iki taraf, ilacın geliştirme süresini ve maliyetini önemli ölçüde azaltan yeni nesil BT ilaç keşif teknolojisini geliştirmek amacıyla, geniş bir aralıktaki bir proteinin yapısal değişikliklerini tahmin edebilen bir AI ilaç keşif teknolojisi geliştirdi. keşif.

Teknoloji, deneysel verilere dayalı olarak protein konformasyonlarının ve değişikliklerinin, geleneksel prosedürlere göre on kat daha kısa sürede doğru şekilde elde edilmesini sağlar.1), böylece bakteri ve virüs gibi hedef proteinlere bağlanan ilaçların tasarım sürecinde inovasyona olanak sağlar.

Fujitsu ve RIKEN ileriye doğru hareket ederek, hedef proteinler ve antikorlar arasındaki karmaşık ilişkileri analiz edebilen ve moleküllerin küresel yapısal değişikliklerini tahmin edebilen yeni nesil BT ilaç keşif teknolojisini gerçekleştirmek için yeni geliştirilen üretken yapay zeka teknolojisini temel teknolojilerden biri olarak kullanacak. doğruluk ve hız.

Olayın Arka Planı

Canlı organizmaların yaşam döngüleri ve hastalık mekanizmalarıyla yakından ilgili olan proteinler, doğal olarak oldukça esnektir ve yapı konformasyonunu değiştirerek diğer moleküllerle in vivo etkileşime girer. Örneğin, yüzey proteinlerindeki konformasyonel değişikliklerle enfeksiyonunu uyaran, COVID-19 gibi virüslerin neden olduğu enfeksiyonu baskılayan ilaçlar geliştirmek için, proteinlerin çeşitli konformasyonel durumlarını ve konformasyonlar arasında nasıl değiştiklerini tespit etmek gerekir. Bununla birlikte, geleneksel yapısal analiz yöntemleri yüksek düzeyde uzmanlık ve deneme yanılma gerektirir ve doğru konformasyonel değişiklikleri elde etmek için önemli miktarda zaman ve harcama gerektirir. Bu sorunu çözmek için Fujitsu ve RIKEN, üretken yapay zekayı kullanarak aşağıdaki iki yeni ilaç keşif teknolojisini geliştirdi.

İki ilaç keşif teknolojisi

Fujitsu ve RIKEN, Fujitsu'nun derin öğrenme teknolojisinin geliştirilmesi yoluyla elde edilen bilgi birikimini kullanarak ve süper bilgisayar Fugaku'yu kullanan RIKEN'in ilaç keşfi moleküler simülasyonunun bilgilerini uygulayarak iki yeni ilaç keşif teknolojisi geliştirdi (2). İki teknolojinin kombinasyonu, hedef proteindeki konformasyonel değişikliklerin tahmin süresini bir günden iki saate düşürdü (3), böylece ilaç firmaları için ilaç keşif sürecinin hızlandırılmasına ve verimliliğine katkıda bulunulmaktadır. Her teknolojinin ayrıntıları aşağıdaki gibidir:

1. Çeşitli protein konformasyon biçimlerini ve oranlarını doğru bir şekilde tahmin eden üretken yapay zeka teknolojisi

Hedef proteinin geniş bir aralıktaki konformasyonel değişikliklerinin doğru tahmini, konformasyonun olası formlarını ve bunların doğru oranlarını gerektirir. Bu çalışmada Fujitsu ve RIKEN, çok sayıda projeksiyon görüntüsünden ve belirli bir andaki karşılık gelen açılardan her bir konformasyonun 3 boyutlu yoğunluk haritasını yeniden oluşturdu. Aynı zamanda, iki taraf bir ipucu olarak yeniden oluşturulan konformasyonun sıklığına göre oranı tahmin etti.

2. Protein konformasyonunun düşük boyutlu özelliğine dayalı konformasyonel değişimi tahmin etmeye yönelik teknoloji

Hedef proteinin konformasyonu genellikle yüksek boyutlu verilerle ifade edildiğinden konformasyonel değişiklikleri doğrudan tahmin etmek zordur. Ancak önceki paragrafta anlatılan üretken yapay zeka teknolojisiyle konformasyonu yeniden yapılandırma sürecinde Fujitsu ve RIKEN, konformasyonun düşük boyutlu bir özelliğini çıkardı. Fujitsu ve RIKEN, üretken yapay zeka teknolojisini kullanarak düşük boyutlu verileri analiz etti ve 3 boyutlu yoğunluk haritalarını geri yükleyerek konformasyonel değişiklikleri tahmin etti.


Resim: Yeni geliştirilen teknolojinin ana hatları Kodlayıcı ve kod çözücü, mikroskopla yeterince büyük miktarlarda alınan görüntüler üzerinde eğitilir. Eğitimden sonra, gizli uzayda analiz edilmesi zor olan yapısal dağılıma (1) eşdeğer olan, analiz edilebilir bir düşük boyutlu dağılım (2) elde etmek mümkündür. Aynı zamanda kod çözücü, düşük boyutlu özelliklere karşılık gelen çeşitli 3 boyutlu yoğunluk haritalarını kurtarabilir.Gelecek Planları

Fujitsu ve RIKEN, gelecekte, hedef proteinler ve antikorlar arasındaki kompleksleri analiz etmek ve moleküllerdeki yapısal değişiklikleri yüksek doğruluk ve hızla tahmin etmek için temel teknolojilerden biri olarak yeni geliştirilen yapay zeka ilaç keşif teknolojisinden yararlanacak. Tıp alanında Society5.0'ın gerçekleştirilmesine katkıda bulunmak amacıyla RIKEN, süper bilgisayar Fugaku üzerinde bir ilaç keşif DX platformunun inşasını teşvik ediyor ve ilaç keşif sürecini çeşitli ilaçları tahmin etmek için yeni teknolojilerden biri olarak kullanarak yenilik yapmayı hedefliyor. Hedef proteinlerin yapısal durumları. RIKEN, TRIP (4) araştırma alanları arasında etkili bir şekilde yeni bilgi alanları üreten yenilikçi araştırma platformları yaratmayı amaçladı. Fujitsu ayrıca 10 Ekim 2023'te Fujitsu Kozuchi'nin (kod adı) Fujitsu Yapay Zeka Platformunun yapay zeka inovasyonu temel bileşen modülü olarak protein yapısal değişikliklerine yönelik tahmin teknolojisini sunmaya başlamayı planlıyor. Altında Fujitsu UvanceFujitsu, sürdürülebilir bir dünya yaratmayı hedefleyen Sağlıklı YaşamHerkesin yaşam deneyimini en üst düzeye çıkaran. Fujitsu, yapay zeka ve HPC'deki güçlü yönlerini birleştiren teknolojiler geliştirerek tıp alanındaki toplumsal sorunların çözümüne katkıda bulunmaya devam edecek.

(1) Geleneksel prosedür:Bu, makalede açıklandığı gibi bir hedef proteinin konformasyonel değişim dizisini oluşturma prosedürünü ifade eder.Kinman ve ark. (2023)] Bu prosedürde dizi, hedef proteinin çok sayıda projeksiyon görüntüsü tarafından eğitilmiş mevcut üretken AI cryoDRGN kullanılarak oluşturulur.
(2) Süper bilgisayar Fugaku:RIKEN'de K bilgisayarının halefi olarak kurulmuş bir bilgisayar. Haziran 2020'den Kasım 2021'e kadar üst üste 4 dönem süper bilgisayar sıralamasında 4 kategoride birinci sırada yer aldı. Tam operasyon 9 Mart 2021'de başladı.
(3) Hedef proteindeki konformasyonel değişikliği tahmin ederek süreyi bir günden iki saate düşürün:Yaygın olarak kullanılan uygulamanın etkisi ribozom verileri bu iki teknolojiye. Bir günlük kıyaslama süresi, makalede açıklanan çalışma süresini ifade eder [Kinman ve ark. (2023)].
(4) SEYAHAT :RIKEN platformlarının Dönüştürücü Araştırma İnovasyon Platformu

Fujitsu hakkında

Fujitsu'nun amacı, inovasyon yoluyla toplumda güven inşa ederek dünyayı daha sürdürülebilir hale getirmektir. 100'den fazla ülkedeki müşteriler için tercih edilen dijital dönüşüm ortağı olarak 124,000 çalışanımız, insanlığın karşı karşıya olduğu en büyük sorunlardan bazılarını çözmek için çalışıyor. Hizmet ve çözüm yelpazemiz beş temel teknolojiden yararlanıyor: Sürdürülebilirlik dönüşümü sağlamak için bir araya getirdiğimiz Bilgi İşlem, Ağlar, Yapay Zeka, Veri ve Güvenlik ve Yakınsama Teknolojileri. Fujitsu Limited (TSE:6702), 3.7 Mart 28'de sona eren mali yıl için 31 trilyon yen (2023 milyar ABD Doları) konsolide gelir bildirdi ve pazar payına göre Japonya'nın en büyük dijital hizmetler şirketi olmaya devam ediyor. Daha fazlasını bul: www.fujitsu.com.

RIKEN Hesaplamalı Bilim Merkezi Hakkında

RIKEN, çok çeşitli bilimsel disiplinlerde yüksek kaliteli araştırmalarla tanınan, Japonya'nın en büyük kapsamlı araştırma kurumudur. 1917'de Tokyo'da özel bir araştırma vakfı olarak kurulan RIKEN, günümüzde Japonya'daki RIKEN Hesaplamalı Bilim Merkezi (R-CCS) de dahil olmak üzere dünya çapında bir dünya çapında araştırma merkezleri ve enstitüler ağını kapsayarak boyut ve kapsam olarak hızla büyümüştür. süper bilgisayar Fugaku. Yüksek performanslı bilgi işlemin liderlik merkezi olan R-CCS, "Bilişim, bilişim ve bilgi işlem için bilimi" araştırıyor. Keşfin çıktıları - açık kaynak yazılım gibi teknolojiler - temel yetkinliğidir. R-CCS, temel yetkinliği artırmaya ve teknolojileri dünya çapında tanıtmaya çalışır.

Basın İletişimları

Fujitsu SınırlıKamu ve Yatırımcı İlişkileri Birimi Araştırma

RIKENHesaplamalı Bilim Tanıtım Ofisi E-postası: r-ccs-koho@ml.riken.jp

Zaman Damgası:

Den fazla JCN Haber Teli