(资料图片仅供参考)

科技日报记者 付丽丽

“输入病人疾病相关的多组学数据，如胃癌病人，AIGP平台即能够分析其多组学数据，找到针对这个胃癌病人的靶点，根据这个靶点生成一个抗体甚至一系列有多样性的蛋白。最后，一键式生成的蛋白回到自动实验室里合成蛋白。”3月23日，在百图生科基于生命科学大模型驱动的AIGP平台发布会上，百图生科CTO 宋乐说。

宋乐在介绍AIGP平台。 主办方供图。

宋乐介绍，上面所说的只是AIGP平台其中一个功能，其还可以根据形状及理化性质（物理性质和化学性质）需求，生成一系列满足需求的蛋白。再就是根据一个蛋白质靶点生成对应和靶点结合的蛋白，比如针对新冠病毒生成一个蛋白，甚至针对石油相关的分子生成一个酶。

据了解，过去两年多，百图生科构建了生命科学领域千亿参数的跨模态大模型“xTrimo”。该大模型从跨物种、跨模态的生命信息中学习蛋白质如何构成和实现功能、如何相互作用、如何组合和调控细胞功能的关键规律，从而破解生命的自然语言 —— 蛋白质。基于大模型，AI在一系列任务算法上取得了明显进展，除了更好地完成结构预测等基础任务外，也开始可以根据不同的问题输入，以生成的方式，设计创新的蛋白质，来回答各种生命科学问题。

目前，平台设置了3类功能模块，分别是Function to Protein Design（F2P，根据结构、功能、可开发性等功能指标设计/优化蛋白质）、Protein to Protein Design（P2P，给定抗原等目标蛋白，设计与之以特定方式结合的抗体等蛋白质），以及Cell to Protein Design（C2P，给定细胞，发现调控细胞功能的靶点蛋白并设计相应的调控蛋白）。

宋乐表示，此次平台的发布，旨在将这一技术平台的能力与更多行业人士分享，利用AI设计创新蛋白质的能力，共同研发更多的前沿药物和其他生命科学项目，也通过一系列挑战性的新任务，驱动AIGP平台的技术进步。此前，AIGP平台已经进行了一段时间的内部测试，在创新免疫调控药物ImmuBot的研发中，贡献了多个高性能弹头、新功能传感器的研发案例。

中国科学院院士、著名免疫学家董晨教授认为：“AI能够解决的问题，就是对大数据的分析和进一步的演绎和应用。在当下的时间节点，AIGP确实是一个呼之欲出的平台。相信AIGP对于我们理解蛋白质，以及在生物系统中研究和发现它的功能和调控，乃至于将来研发新药，都会有非常大的作用。”

百图生科CEO刘维表示，虽然当前AI大模型和与之配套的大规模数据图谱、高通量验证体系都远不完美，但已经凝结了很多前沿技术的创新和探索，接下来，从开始展露一些能力到提高它的泛化能力和速度，需要更多专业人士的加入，以实现前沿项目的加速研发。

宋乐也表示，当前，根据不同模块的输入和要求，AIGP平台可在较短时间内设计和生成具有特定性质的蛋白质。今年6月起，部分功能模块将进一步开放，让专业用户可以直接自主使用，在更多的研究场景调用AI的蛋白质生成能力，激发更多的生命科学探索。