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NVIDIA助力天壤推出全新蛋白質(zhì)設(shè)計平臺

NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達企業(yè)解 ? 2022-06-22 10:12 ? 次閱讀
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天壤成立于 2016 年,是一家專注于通用智能研究的創(chuàng)新企業(yè)。致力于打造復雜系統(tǒng)下的通用人工智能平臺。天壤 XLab 以創(chuàng)新的 AI 計算方式破解生命科學難題,希望為人類生命健康和疾病療法帶來革命性改變。目前圍繞蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、功能、相互作用、突變及設(shè)計等核心問題開發(fā)適用于生物計算的算法和平臺。

天壤以 AI 為驅(qū)動,推出的全新的蛋白質(zhì)設(shè)計平臺 —— TRDesign。平臺采用全新的蛋白設(shè)計理念,突破之前蛋白質(zhì)設(shè)計方法計算復雜粗糙且需要主側(cè)鏈反復迭代更新的難題,根據(jù)目標功能快速生成氨基酸序列。AI 通過大量學習蛋白質(zhì)序列與結(jié)構(gòu)的關(guān)系,能夠準確探索出蛋白質(zhì)可折疊空間所有潛在的可能性。將在蛋白質(zhì)折疊中學到的序列-結(jié)構(gòu)-功能關(guān)聯(lián)反向映射,端到端地從頭進行蛋白質(zhì)設(shè)計、檢測并進行穩(wěn)定性、親和力優(yōu)化,以從頭設(shè)計的路線快速生成多肽、抗體、蛋白質(zhì)。

目前天壤正全力推動特性更優(yōu)異的人工蛋白質(zhì)設(shè)計工藝和藥物開發(fā)流程。同時,基于強化學習和自學習領(lǐng)域的見解,正結(jié)合實驗自動化,設(shè)計一個全智能化的濕實驗平臺 TRLab ——以 AI 為內(nèi)核、依靠實驗數(shù)據(jù)的反饋來建立自我強化學習的實驗體系,真正超越傳統(tǒng)化學和生物學方法,以規(guī)?;姆绞郊涌焯剿鞲哂袃r值的蛋白質(zhì)和落地轉(zhuǎn)化,應(yīng)用于生物醫(yī)學和化學、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、食品、材料學、環(huán)境保護等眾多領(lǐng)域。

蛋白質(zhì)由 20 多種氨基酸以不同長度排列組合組成,在幾微秒至幾毫秒內(nèi)迅速地折疊成一個特殊的三維結(jié)構(gòu),決定蛋白質(zhì)之間迥異的功能。自然界中已知的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)達數(shù)十億,要研究億級蛋白質(zhì)序列和百萬級蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與對應(yīng)功能,才能獲取蛋白質(zhì)折疊中序列-結(jié)構(gòu)-功能的高維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系,這需要對大量蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)進行計算。

對于底層分子層面的微觀計算模擬,要實現(xiàn)高效預測和目標功能的氨基酸序列的快速生成,需要探索蛋白質(zhì)可折疊空間的所有潛在可能性。對于提取開發(fā)共進化信息、深入模擬蛋白質(zhì)之間的相互作用、構(gòu)建大規(guī)模相互作用圖網(wǎng)絡(luò)、靶點發(fā)現(xiàn)、突變蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模擬、抗體模擬等研究工作,需要更好的模擬計算策略及更高性能的計算基礎(chǔ)設(shè)置來支撐,極具挑戰(zhàn)。

天壤通過借助NVIDIA A100 Tensor Core GPU、NVIDIA RTX 3090 GPU加速平臺,利用深度學習、強化學習、高性能計算三大工具,解決了超大復雜生物模型計算中的高緯數(shù)據(jù)的分析問題,使模型兼具微觀尺度的精度和宏觀尺度的效率。利用 AI 研究了億級的蛋白質(zhì)序列和百萬級的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與對應(yīng)功能,建立了序列-結(jié)構(gòu)-功能間的深層關(guān)聯(lián),并成功將一維序列映射到三維結(jié)構(gòu),進而將這種高維關(guān)聯(lián)進行普適性應(yīng)用,快速生成具有特定功能的蛋白質(zhì)。

使用 NVIDIA 解決方案后,極大地提升了天壤在生物計算當中運用深度學習、強化學習等多種機器學習算法根據(jù)目標功能蛋白研究進行模型設(shè)計、訓練等過程的迭代和優(yōu)化效率,降低基于 AI 的蛋白質(zhì)研究、檢驗的計算閉環(huán)成本。

近年來 AI 計算對長期存在的基礎(chǔ)科學問題的解決上做出了很大貢獻,特別是生物計算在復雜系統(tǒng)高緯關(guān)聯(lián)信息挖掘與生命系統(tǒng)設(shè)計方面呈現(xiàn)的巨大優(yōu)勢。傳統(tǒng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析及蛋白質(zhì)設(shè)計等復雜工程都需要生物科學家、研究員在實驗室進行,有儀器造價高、耗時長、實驗流程復雜等困難。而運用 AI 技術(shù)的生物計算,通過對海量生物數(shù)據(jù)信息的分析,模型設(shè)計和優(yōu)化,使高通量、準確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息的獲取成為現(xiàn)實,大幅加速蛋白質(zhì)工程設(shè)計。

“天壤是NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃(NVIDIA Inception)成員企業(yè)。在 AI 技術(shù)賦能生物科技領(lǐng)域, NVIDIA GPU 對整個流程的加速提供了強大的基礎(chǔ)架構(gòu)。在訓練環(huán)節(jié),天壤能夠通過模型設(shè)計、數(shù)據(jù)蒸餾、數(shù)據(jù)增強等手段來調(diào)整和優(yōu)化模型,突破已解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有限的數(shù)據(jù)掣肘。在基于人體細胞內(nèi)微環(huán)境分子層面的多組學分析和蛋白設(shè)計環(huán)節(jié),得益于 NVIDIA GPU 先進計算框架的支撐和穩(wěn)定安全的算力服務(wù)保障?!?天壤 XLab 實驗室負責人苗洪江博士表示。

“生命科學爆發(fā)的時代才剛剛到來,目前 NVIDIA 也在加速構(gòu)建基因組學、藥物研發(fā)等項目,提高數(shù)據(jù)分析和處理效率,提供計算能力強勁的 AI 平臺和行業(yè)解決方案。我們希望通過 NVIDIA Inception 計劃,推動以 AI 蛋白質(zhì)設(shè)計能力為核心、干濕實驗閉環(huán)能力支撐的規(guī)范化流程,加快探索具有高價值的蛋白質(zhì)?!?/p>

原文標題:NVIDIA A100 加速 AI 全流程,助力天壤打造 AI 主導的蛋白質(zhì)設(shè)計平臺 TRDESIGN

文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

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