2022年世界人工智能大会

生物计算已经成为人工智能发展的下一颗明珠。2022年9月2日，在2022世界人工智能大会(WaiC)指导下的2022上海生物计算论坛上，分子心创始人、首席科学家AI蛋白质折叠创始人徐金波教授发表了题为《AI蛋白质研究新进展》的主题演讲，公布了分子心自主研发的AI蛋白质分子发现、优化和设计平台MoleculeOS的最新研究进展。

徐金波教授表示，近年来，随着人工智能的深入发展，对蛋白质结构和功能的研究取得了很大突破。从传统的物理和方法到最新的机器学习甚至深度学习算法，分子生物学的研究范式也从基于序列的研究转向基于结构的研究，大大提高了蛋白质从头设计的效率。在业界，AI蛋白的发现和设计也顺势而为，成为举世瞩目的热点赛道。

然而，由于蛋白质分子的机制极其复杂，即使采用新兴的AI方法，仍有许多问题需要进一步探索和解决。此外，中国还没有一个功能齐全的人工智能蛋白质设计和优化平台，这有助于研究界解决技术问题和行业的产业化。

分子之心打造了业界首个全功能AI蛋白质预测和设计平台MoleculeOS。该平台有两个重要功能：3360利用数据驱动的深度学习方法，直接设计生成所需蛋白质；通过分析蛋白质的特性，如表达性、稳定性和药用特性，可以帮助行业专家快速识别和生产最适合的蛋白质，促进实验室研究成果在工业领域的大规模应用。Moleleos是由人工智能驱动的蛋白质设计新引擎，MoleculeOS的心脏正在努力构建这一引擎，我们希望将其打造成中国生物经济时代的基础设施。徐金波教授说。

MoleculeOS拥有世界领先的预测蛋白质结构和特性以及蛋白质设计的能力。目前已在蛋白质从头设计、蛋白质优化、抗体再设计、蛋白质及复杂结构预测、蛋白质-蛋白质对接、蛋白质侧链预测、蛋白质功能预测、蛋白质语言模型等关键算法和模块上开发了十余种世界领先的AI算法。计算结果远远超过文献报道和世界各地发表的最好结果。

比如蛋白质结构预测，近年来DeepMind、Baker等研究团队相继推出了AlphaFold2、RoseTTAFold等AI蛋白质结构预测模型。这些AI算法在推动生物产业大进步的同时，始终有一个重大局限，即高度依赖MSA及其衍生的共进化信息和序列谱来预测蛋白质的结构，无法高精度预测蛋白质的结构，缺乏孤儿蛋白等同源进化信息。在此背景下，不使用同源序列和协同进化信息的AI蛋白质预测方法成为近两年业界探索的新方向。基于MoleculeOS平台，分子心脏团队提出了RaptorX-Single，这是一种基于AI的单序列蛋白质结构预测算法，可以直接从其一级序列预测蛋白质结构，无需MSA(同源蛋白质的多序列比对)，取得了比DeepMind AlphaFold2等方法更好的性能。同时RaptorX-Single采用的模型更轻，参数不到Meta ESMFold的三分之一。该算法进一步扩展了蛋白质结构预测的探索效率和边界。

就蛋白质的从头设计而言，分子心脏的MoleculeOS平台拥有许多世界领先的功能。例如，其蛋白质序列设计算法在四个常用数据集上显示了世界最高的NSR；蛋白质的主链结构设计算法，国际上首次从零开始突破蛋白质主链结构的复杂结构，可以设计出自然界不存在的多种复杂蛋白质构象，比自然界中的蛋白质更稳定；无模板的蛋白质配体生成算法是第一种，可以生成一种全新的自然界不存在的结合蛋白。

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