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    獨(dú)特的AI方法可生成蛋白質(zhì)以加速藥物開發(fā)

    2021-03-31 15:07:43 來源: 用戶: 

    得益于瑞典查爾默斯理工大學(xué)的研究人員最近發(fā)表的工作,人工智能現(xiàn)在能夠產(chǎn)生新穎的,具有功能活性的蛋白質(zhì)。Chalmers生物學(xué)與生物工程學(xué)系副教授Aleksej Zelezniak說:“我們現(xiàn)在能夠證明的東西為許多未來的應(yīng)用提供了巨大的潛力,例如更快,更經(jīng)濟(jì)地開發(fā)基于蛋白質(zhì)的藥物。” 。

    蛋白質(zhì)是大而復(fù)雜的分子,在所有活細(xì)胞中起著至關(guān)重要的作用,它們會(huì)自然地構(gòu)建,修飾和分解我們細(xì)胞內(nèi)的其他分子。它們還廣泛用于工業(yè)過程和產(chǎn)品以及我們的日常生活中。

    基于蛋白質(zhì)的藥物非常普遍-糖尿病藥物胰島素是處方最多的藥物之一。一些最昂貴和有效的抗癌藥物也是基于蛋白質(zhì)的,以及目前用于治療的抗體配方。

    從計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)到工作蛋白,僅需幾個(gè)星期

    用于蛋白質(zhì)工程的當(dāng)前方法依賴于將隨機(jī)突變引入蛋白質(zhì)序列。但是,每引入一個(gè)額外的隨機(jī)突變,蛋白質(zhì)活性就會(huì)下降。

    研究負(fù)責(zé)人Aleksej Zelezniak繼續(xù)說道:“因此,必須進(jìn)行多輪非常昂貴且耗時(shí)的實(shí)驗(yàn),篩選出數(shù)百萬個(gè)變體,以改造最終與自然界發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)和酶截然不同的蛋白質(zhì)和酶。”

    “這個(gè)工程過程非常緩慢,但是現(xiàn)在我們有了一種基于AI的方法,可以在短短幾周內(nèi)從計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)過渡到工作蛋白。”

    Chalmers研究人員的新結(jié)果最近發(fā)表在《自然機(jī)器智能》雜志上,代表了合成蛋白質(zhì)領(lǐng)域的一項(xiàng)突破。Aleksej Zelezniak的研究小組和合作者已經(jīng)開發(fā)了一種基于AI的方法,稱為ProteinGAN,該方法使用了生成型深度學(xué)習(xí)方法。

    從本質(zhì)上講,可以為AI提供大量來自經(jīng)過深入研究的蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù)。它研究了這些數(shù)據(jù),并嘗試根據(jù)它創(chuàng)建新的蛋白質(zhì)。

    同時(shí),人工智能的另一部分試圖弄清楚合成蛋白是否是假的。蛋白質(zhì)在系統(tǒng)中來回發(fā)送,直到AI不再區(qū)分天然和合成蛋白質(zhì)為止。

    此方法以創(chuàng)建不存在的人的照片和視頻而聞名,但是在本研究中,該方法用于產(chǎn)生具有類似自然主義的物理特性的高度多樣化的蛋白質(zhì)變體,可以對(duì)其功能進(jìn)行測(cè)試。

    日常產(chǎn)品中廣泛使用的蛋白質(zhì)并不總是完全天然的,而是通過合成生物學(xué)和蛋白質(zhì)工程技術(shù)制成的。使用這些技術(shù),對(duì)原始蛋白質(zhì)序列進(jìn)行了修飾,以期希望創(chuàng)建合成的新型蛋白質(zhì)變體,這些變體更加有效,穩(wěn)定并針對(duì)特定應(yīng)用進(jìn)行了定制。基于AI的新方法對(duì)于開發(fā)有效的工業(yè)酶以及基于蛋白質(zhì)的新療法(例如抗體和疫苗)非常重要。

    具有成本效益和可持續(xù)發(fā)展的模型

    同樣是生物學(xué)和生物工程學(xué)系的馬丁·恩格奎斯特(Martin Engqvist)助理教授參與了設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),以測(cè)試AI合成的蛋白質(zhì)。

    “降低蛋白質(zhì)工程設(shè)計(jì)的速度對(duì)于降低酶催化劑的開發(fā)成本非常重要。這是實(shí)現(xiàn)環(huán)境可持續(xù)的工業(yè)流程和消費(fèi)產(chǎn)品的關(guān)鍵,而我們的AI模型以及未來的模型將能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)。在這方面,我們的工作是至關(guān)重要的。”

    Aleksej Zelezniak說:“這種工作只有在我們部門存在的多學(xué)科環(huán)境中才能實(shí)現(xiàn)-在計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)的交界處。我們有實(shí)驗(yàn)條件來測(cè)試這些AI設(shè)計(jì)的蛋白質(zhì)的特性。”

    研究人員的下一步是探索如何將該技術(shù)用于蛋白質(zhì)特性的特定改進(jìn),例如提高穩(wěn)定性,這可能會(huì)對(duì)工業(yè)技術(shù)中使用的蛋白質(zhì)產(chǎn)生極大的好處。

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