谷歌DeepMind新专利:AI原子级精度设计蛋白质,生物技术迎来革新?

   时间:2024-12-07 15:18 来源:ITBEAR作者:朱天宇

近日,科技界传来一则振奋人心的消息,谷歌公司成功获得一项全新专利,该专利标志着生物技术和制药科学领域的一次重大飞跃。据悉,这项专利的核心是一个尖端的蛋白质设计系统,它基于全原子表征扩散模型,实现了前所未有的设计精度和效率。

专利的具体编号为WO2024240774A1,其全称为《在全原子表征上运行的蛋白质设计扩散模型》。这一系统的诞生,得益于DeepMind团队的卓越贡献。他们巧妙地将先进的神经网络技术与基于扩散的方法相结合,从而实现了原子级别的蛋白质设计。

传统蛋白质设计通常需要分步进行结构预测和序列优化,过程繁琐且效率低下。而谷歌的这项新专利则彻底颠覆了这一传统模式,它将结构预测和序列优化统一到了单次前向传递中,极大地简化了设计流程,提升了整体效率。

该系统的核心是全原子表征管理。为了精准控制每个蛋白质残基内的原子,研究者们创新性地采用了“抛弃式空间位置”的方法,巧妙地管理原子级数据,从而避免了传统相位机制的复杂性。

该系统还实现了结构-序列预测的统一。在单次前向传递中,它能够同时整合结构和序列的预测,这不仅显著提升了计算效率,还进一步简化了实施流程。

更该系统还结合了基于目标分子结构信息的条件去噪过程。这一创新使得系统能够根据特定功能和结合特性,定制化设计蛋白质,为生物技术和制药领域提供了更多可能性。

整个系统由扩散模型系统、原子控制框架和集成系统三部分组成。其运作机制十分巧妙:首先,系统生成含有噪声的分子数据,并结合目标分子信息,用临时位置初始化未使用的原子数据空间位置。然后,通过迭代优化逐步降低噪声,并动态优化原子位置,同时整合结构-序列预测,减少计算冗余。最后,生成优化后的高精度蛋白质结构,验证序列准确性,并进行质量检查,确保最终设计的结构稳定可靠。

 
 
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