谷歌 DeepMind 专利革新蛋白质设计,开启 AI 原子级精度新时代

科技媒体 marktechpost 昨日(12 月 6 日)发布博文,报道称谷歌公司获批新专利,推出基于全原子表征扩散模型的尖端蛋白质设计系统,实现了前所未有的精度和效率,为生物技术和制药科学领域带来革命性突破。

科技媒体 marktechpost 昨日(12 月 6 日)发布博文,报道称谷歌公司获批新专利,推出基于全原子表征扩散模型的尖端蛋白质设计系统,实现了前所未有的精度和效率,为生物技术和制药科学领域带来革命性突破。

该专利编号为 WO2024240774A1,全称名为《在全原子表征上运行的蛋白质设计扩散模型》(PROTEIN DESIGN USING DIFFUSION MODELS OPERATING ON FULL ATOM REPRESENTATIONS)。

谷歌 DeepMind 专利革新蛋白质设计,开启 AI 原子级精度新时代

根据 DeepMind 的专利描述,该系统突破性地整合了先进神经网络和基于扩散的方法,实现了原子级蛋白质设计,相比传统方法分步进行结构预测和序列优化,新系统将两者统一到单次前向传递中,简化流程,提升效率。

谷歌 DeepMind 专利革新蛋白质设计,开启 AI 原子级精度新时代

该系统的核心是全原子表征管理,主要采用“抛弃式空间位置”(throw-away spatial positions)巧妙管理原子级数据,精准控制每个蛋白质残基内的原子,避免了传统相位机制的复杂性。

该系统的另一项创新,是统一了结构-序列预测,在单次前向传递中整合结构和序列预测,显著提升计算效率和简化实施流程。

此外,该系统结合基于目标分子结构信息的条件去噪过程,实现具有特定功能和结合特性的蛋白质定制化设计方案。

谷歌 DeepMind 专利革新蛋白质设计,开启 AI 原子级精度新时代

整套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,整个运作机制如下:

  • 第一阶段为生成含噪声分子数据,结合目标分子信息,并用临时位置初始化未使用的原子数据空间位置。

  • 第二阶段去噪过程开始,通过迭代优化逐步降低噪声并动态优化原子位置,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性。

AI在线附上参考地址

  • Google DeepMind’s Patent Transforming Protein Design Through Advanced Atomic-Level Precision and AI Integration

  • PROTEIN DESIGN USING DIFFUSION MODELS OPERATING ON FULL ATOM REPRESENTATIONS

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