富士通和 RIKEN 开发 AI 药物发现技术，利用生成式 AI 预测蛋白质的结构变化

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东京，10 年 2023 月 3 日 – (JCN 新闻专线) – 富士通有限公司和 RIKEN 计算科学中心的 HPC 和 AI 驱动的药物开发平台部门今天宣布，他们已经开发出一种 AI 药物发现技术，可以预测药物的结构变化2023 年 2023 月，利用生成式人工智能将电子显微镜图像中的蛋白质作为大范围的 10D 密度图。双方还计划在医学图像处理领域的顶级国际会议 MICCAI 2023 上发表有关该技术的论文， XNUMX 年 XNUMX 月 XNUMX 日（日本时间）。

与此公告一起，富士通还计划于 10 年 2023 月 XNUMX 日推出其蛋白质结构变化预测技术，作为人工智能创新组件 Fujitsu Kozuchi（代号）——Fujitsu AI Platform，一个允许用户快速测试先进技术的人工智能平台。

作为 2022 年 XNUMX 月启动的联合研究项目的一部分，富士通和 RIKEN 开发了一种生成 AI 技术，该技术可以根据电子显微镜拍摄的大量投影图像以及一种根据估计比例预测目标蛋白构象变化的技术。基于这两项技术，双方开发了能够大范围预测蛋白质结构变化的AI药物发现技术，旨在开发下一代IT药物发现技术，显着降低药物的开发时间和成本发现。

该技术能够根据实验数据准确获取蛋白质构象和变化，所需时间比传统程序少十倍以上（1），从而实现与细菌和病毒等靶蛋白结合的药物设计过程的创新。

展望未来，富士通和RIKEN将利用新开发的生成式AI技术作为实现下一代IT药物发现技术的核心技术之一，该技术可以分析目标蛋白和抗体之间的复杂关系，并以高准确度预测分子的整体结构变化。准确性和速度。

背景

与生物体生命周期和疾病机制密切相关的蛋白质天然非常灵活，通过改变其结构构象与体内其他分子相互作用。例如，为了开发抑制诸如COVID-19等病毒感染的药物，通过其表面蛋白的构象变化刺激其感染，有必要确定蛋白质的各种构象状态以及它们在构象之间如何变化。然而，传统的结构分析方法需要高水平的专业知识和反复试验，需要大量的时间和费用才能获得准确的构象变化。为了解决这个问题，富士通和理化学研究所利用生成人工智能开发了以下两种新的药物发现技术。

两种药物发现技术

富士通和理化学研究所利用富士通深度学习技术开发中积累的专业知识，并利用超级计算机富岳应用理化学研究所药物发现分子模拟的知识，开发了两种新的药物发现技术（2）。两种技术的结合将预测目标蛋白构象变化的时间从一天减少到两小时（3），从而有助于制药公司药物发现过程的加速和效率。各项技术的详细信息如下：

1. 生成式AI技术，准确估计蛋白质的各种构象形式及其比例

准确预测目标蛋白在大范围内的构象变化需要构象的可能形式及其准确的比例。在这项研究中，富士通和理化学研究所根据大量投影图像和给定时刻的相应角度重建了每种构象的 3D 密度图。同时，双方以重构构象出现的频率为线索，估算出比例。

2、基于蛋白质构象低维特征预测构象变化技术

由于目标蛋白的构象通常由高维数据表达，因此很难直接预测构象变化。然而，在通过前段的生成式AI技术重建构象的过程中，富士通和RIKEN提取了构象的低维特征。富士通和RIKEN利用生成式人工智能技术分析低维数据，并通过恢复3D密度图来预测构象变化。

图像：新开发技术的概述编码器和解码器是根据显微镜拍摄的足够多的图像进行训练的。训练后，可以在潜在空间中获得可分析的低维分布1），相当于结构分布2），这是难以分析的。同时，解码器可以恢复低维特征对应的各种3D密度图。未来计划

展望未来，富士通和理化学研究所将利用新开发的人工智能药物发现技术作为分析目标蛋白和抗体之间的复合物以及高精度和快速预测分子结构变化的核心技术之一。为了为医学领域实现Society5.0做出贡献，RIKEN正在推动在超级计算机Fugaku上构建药物发现DX平台，旨在通过将其作为估计各种药物的新技术之一来创新药物发现过程。目标蛋白质的结构状态。 RIKEN正在进一步推进包括TRIP（4）旨在创建创新的研究平台，有效地产生跨研究领域的新知识领域。富士通还计划于10年2023月XNUMX日开始提供其蛋白质结构变化预测技术，作为Fujitsu Kozuchi（代号）——Fujitsu AI Platform的AI创新核心组件模块。在下面富士通Uvance旨在实现可持续发展的世界，富士通正在推动健康生活，最大化每个人的生活体验。富士通将继续通过开发结合其在人工智能和高性能计算方面优势的技术，为解决医疗领域的社会问题做出贡献。

(1) 常规程序：这是指构建目标蛋白构象变化序列的程序，如论文中所述[金曼等人。 (2023)]。在此过程中，使用现有的生成式人工智能cryoDRGN构建序列，该人工智能已经通过大量目标蛋白的投影图像进行了训练。
(2) 超级计算机富岳：作为 K 计算机的继任者，安装在 RIKEN 的计算机。 2020年2021月至4年4月，连续9届在超级计算机排行榜2021个类别中排名第一。全面运营于 XNUMX 年 XNUMX 月 XNUMX 日开始。
(3) 将预测目标蛋白构象变化的时间从一天减少到两小时：常用的应用效果核糖体数据对于这两项技术。基准时间，一天，指论文中描述的运行时间[金曼等人。 (2023)].
(4) 旅行：RIKEN平台的变革性研究创新平台

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