Fujitsu і RIKEN розробляють технологію відкриття ліків штучного інтелекту, використовуючи генеративний штучний інтелект для прогнозування структурних змін у білках

Fujitsu і RIKEN розробляють технологію відкриття ліків штучного інтелекту, використовуючи генеративний штучний інтелект для прогнозування структурних змін у білках

Мітка часу: 10 жовтня 2023 р., 3:29
Вихідний вузол: 2929086

ТОКІО, 10 жовтня 2023 р. – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited і Відділ платформи розробки ліків на базі HPC і штучного інтелекту Центру обчислювальної науки RIKEN оголосили, що вони розробили технологію виявлення ліків штучного інтелекту, яка може передбачати структурні зміни білків із зображень електронного мікроскопа як 3D-карти щільності в широкому діапазоні за допомогою генеративного штучного інтелекту в січні 2023 року. Обидві сторони також планують представити статтю про цю технологію на MICCAI 2023, головній міжнародній конференції в галузі обробки медичних зображень. 10 жовтня 2023 року (за японським часом).

У поєднанні з цим оголошенням Fujitsu також планує зробити свою технологію прогнозування структурних змін білка доступною 10 жовтня 2023 року як інноваційний компонент ШІ. Fujitsu Kozuchi (кодова назва) – платформа Fujitsu AI, платформу ШІ, яка дозволяє користувачам швидко тестувати передові технології.

У рамках спільного дослідницького проекту, розпочатого в травні 2022 року, Fujitsu і RIKEN розробили генеративну технологію штучного інтелекту, яка точно оцінює різні форми конформації цільового білка та їх можливі пропорції на основі великої кількості проекційних зображень, отриманих за допомогою електронної мікроскопії, а також технологія, яка передбачає конформаційні зміни цільового білка на основі оцінених пропорцій. На основі цих двох технологій обидві сторони розробили технологію виявлення ліків ШІ, яка може передбачати структурні зміни білка в широкому діапазоні, з метою розробки ІТ-технології відкриття ліків наступного покоління, яка значно скорочує час розробки та вартість ліків відкриття.

Технологія дозволяє точно отримувати конформації та зміни білка на основі експериментальних даних більш ніж у десять разів менше часу, ніж звичайні процедури (1), таким чином уможливлюючи інновації в процесі розробки ліків, які зв’язуються з цільовими білками, такими як бактерії та віруси.

Надалі Fujitsu і RIKEN використовуватимуть нещодавно розроблену генеративну технологію штучного інтелекту як одну з основних технологій для реалізації ІТ-технології відкриття ліків наступного покоління, яка може аналізувати складні взаємозв’язки між цільовими білками та антитілами та передбачати глобальні структурні зміни молекул із високою точність і швидкість.

фон

Білки, які беруть активну участь у життєвих циклах і механізмах захворювань живих організмів, від природи дуже гнучкі та взаємодіють з іншими молекулами in vivo, змінюючи конформацію своєї структури. Наприклад, щоб розробити ліки, які пригнічують інфекцію вірусами, такими як COVID-19, які стимулюють її інфекцію конформаційними змінами на їхніх поверхневих білках, необхідно з’ясувати різні конформаційні стани білків і те, як вони змінюються між конформаціями. Однак звичайні методи структурного аналізу вимагають високого рівня досвіду та методу проб і помилок, вимагаючи значного часу та витрат для отримання точних конформаційних змін. Щоб вирішити цю проблему, Fujitsu і RIKEN розробили наступні дві нові технології виявлення ліків за допомогою генеративного ШІ.

Дві технології відкриття ліків

Fujitsu і RIKEN розробили дві нові технології відкриття ліків, використовуючи ноу-хау, отримане завдяки розробці технології глибокого навчання Fujitsu, і застосувавши знання RIKEN щодо молекулярного моделювання відкриття ліків із використанням суперкомп’ютера Fugaku (2). Поєднання двох технологій дозволило скоротити час прогнозу конформаційних змін цільового білка з одного дня до двох годин (3), тим самим сприяючи прискоренню та ефективності процесу відкриття ліків для фармацевтичних компаній. Подробиці кожної технології наведені нижче.

1. Генеративна технологія штучного інтелекту, яка точно оцінює різні форми білкової конформації та їх пропорції

Точне передбачення конформаційних змін цільового білка в широкому діапазоні вимагає можливих форм конформації та їх точних пропорцій. У цьому дослідженні Fujitsu і RIKEN реконструювали 3D-карту щільності кожної конформації з великої кількості проекційних зображень і відповідних кутів у певний момент. У той же час обидві сторони оцінили пропорцію на основі частоти реконструйованої конформації як підказку.

2. Технологія прогнозування конформаційних змін на основі низькорозмірної особливості конформації білка

Оскільки конформація цільового білка зазвичай виражається високорозмірними даними, важко прямо передбачити конформаційні зміни. Однак у процесі реконструкції конформації за допомогою технології генеративного штучного інтелекту, описаної в попередньому абзаці, Fujitsu і RIKEN витягли маловимірну характеристику конформації. Використовуючи генеративну технологію штучного інтелекту, Fujitsu та RIKEN проаналізували низьковимірні дані та передбачили конформаційні зміни, відновивши 3D-карти щільності.


Зображення: схема нової розробленої технології. Кодер і декодер навчаються на зображеннях, отриманих у достатньо великих кількостях за допомогою мікроскопа. Після навчання можна отримати аналізований низьковимірний розподіл 1) у прихованому просторі, який еквівалентний структурному розподілу 2), який важко аналізувати. У той же час декодер може відновлювати різні 3D-карти щільності, що відповідають об’єктам низької розмірності. Плани на майбутнє

Надалі Fujitsu і RIKEN використовуватимуть нещодавно розроблену технологію виявлення ліків штучного інтелекту як одну з основних технологій для аналізу комплексів між цільовими білками та антитілами та для прогнозування структурних змін у молекулах з високою точністю та швидкістю. Щоб зробити свій внесок у реалізацію Society 5.0 у сфері медицини, RIKEN сприяє створенню платформи DX для виявлення ліків на суперкомп’ютері Fugaku, щоб інновувати процес відкриття ліків, використовуючи його як одну з нових технологій для оцінки різних структурні стани цільових білків. RIKEN продовжує просувати різні ініціативи, включаючи TRIP (4), спрямованих на створення інноваційних дослідницьких платформ, які ефективно створюють нові галузі знань у різних сферах досліджень. Fujitsu також планує почати пропонувати свою технологію прогнозування структурних змін білка 10 жовтня 2023 року як модуль основного компонента інновацій ШІ Fujitsu Kozuchi (кодове ім’я) – Fujitsu AI Platform. Під Fujitsu Uvance, який спрямований на реалізацію сталого світу, рекламує Fujitsu Здоровий спосіб життя, що максимізує життєвий досвід кожного. Fujitsu продовжуватиме робити свій внесок у вирішення соціальних проблем у сфері медицини, розробляючи технології, які поєднують її сильні сторони в області ШІ та HPC.

(1) Традиційна процедура:Це відноситься до процедури побудови послідовності конформаційних змін цільового білка, як описано в статті [Кінман та ін. (2023)]. У цій процедурі послідовність будується за допомогою існуючого генеративного штучного інтелекту cryoDRGN, який був навчений великою кількістю проекційних зображень цільового білка.
(2) Суперкомп'ютер Фугаку:Комп'ютер, встановлений у RIKEN як наступник комп'ютера K. З червня 2020 року по листопад 2021 року він займав перше місце в 4 категоріях у рейтингу суперкомп’ютерів 4 терміни поспіль. Повна експлуатація розпочалася 9 березня 2021 року.
(3) Зменшіть час із прогнозуванням конформаційної зміни цільового білка з одного дня до двох годин:Ефект застосування загальновживаний дані про рибосоми до цих двох технологій. Еталонний час, один день, відноситься до часу роботи, описаного в статті [Кінман та ін. (2023)].
(4) ПОЇЗДКА :Трансформативна науково-інноваційна платформа платформ RIKEN

Про Fujitsu

Мета Fujitsu — зробити світ більш стійким, зміцнюючи довіру в суспільстві за допомогою інновацій. Наші 100 124,000 співробітників, як обраного партнера з цифрової трансформації для клієнтів у понад 6702 країнах, працюють над вирішенням деяких із найбільших проблем, з якими стикається людство. Наш асортимент послуг і рішень базується на п’яти ключових технологіях: обчислення, мережі, штучний інтелект, дані та безпека та конвергентні технології, які ми об’єднуємо для трансформації сталого розвитку. Fujitsu Limited (TSE:3.7) повідомила про консолідований дохід у розмірі 28 трильйона ієн (31 мільярди доларів США) за фінансовий рік, який закінчився 2023 березня XNUMX року, і залишається провідною компанією з цифрових послуг у Японії за часткою ринку. Дізнатися більше: www.fujitsu.com.

Про RIKEN Center for Computational Science

RIKEN — це найбільша всеохоплююча дослідницька установа Японії, яка славиться високоякісними дослідженнями в різноманітних наукових дисциплінах. Заснована в 1917 році як приватна дослідницька фундація в Токіо, RIKEN швидко зросла в розмірах і масштабах, сьогодні охоплюючи мережу дослідницьких центрів та інститутів світового рівня по всій Японії, включаючи RIKEN Center for Computational Science (R-CCS), домівку для суперкомп'ютер Фугаку. Як провідний центр високопродуктивних обчислень, R-CCS досліджує «Науку про обчислення через обчислення та для обчислень». Результати дослідження – такі технології, як програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом – є його основною компетенцією. R-CCS прагне підвищити основну компетенцію та просувати технології в усьому світі.

Натисніть "Контакти"

Fujitsu LimitedВідділ зв'язків з громадськістю та інвесторами Запити

RIKENОфіс просування комп’ютерної науки E-mail: r-ccs-koho@ml.riken.jp

Часова мітка:

Більше від JCN Newswire