- Việc hiểu và tạo ra protein, thành phần nền tảng của mọi căn bệnh, có thể dẫn tới các loại thuốc và phương pháp điều trị mới
- Hiện nay, quá trình thiết kế protein trong phòng thí nghiệm đòi hỏi nhiều tính toán và tài nguyên, bao gồm việc tạo cấu trúc protein và trình tự axit amin
- EvoDiff đơn giản hóa quy trình này bằng cách tạo ra các protein đa dạng, chất lượng cao từ một trình tự protein cho trước mà không cần thông tin cấu trúc về protein mục tiêu
- EvoDiff mã nguồn mở có thể được dùng để tạo ra các liệu pháp mới, phương thức phân phối thuốc và enzyme cho các phản ứng hóa học công nghiệp
- Hệ thống hoạt động theo nguyên tắc “trình tự protein là tất cả”, thiết kế protein mới bằng cách rời khỏi mô hình cấu trúc-chức năng trong kỹ thuật protein
- Khung EvoDiff dựa trên mô hình 640 triệu tham số được huấn luyện trên dữ liệu từ nhiều loài và nhiều lớp chức năng protein, lấy từ bộ dữ liệu OpenFold và UniRef50
- Đây là mô hình khuếch tán tương tự các mô hình tạo ảnh hiện đại, học cách dần loại bỏ nhiễu khỏi một protein khởi đầu gần như toàn nhiễu và tiến gần hơn tới trình tự protein
- Nó có thể tạo protein mới, lấp các khoảng trống trong thiết kế protein hiện có và đáp ứng các mục tiêu chức năng cụ thể
- Bằng cách thiết kế protein trong không gian trình tự thay vì cấu trúc, hệ thống có thể tổng hợp các protein mất trật tự vốn đóng vai trò quan trọng trong sinh học và bệnh tật
- Nghiên cứu này hiện vẫn chưa được bình duyệt, và cần thêm nhiều công việc mở rộng trước khi khung có thể được sử dụng thương mại
- Nhóm EvoDiff dự định thử nghiệm các protein do mô hình tạo ra trong phòng thí nghiệm để đánh giá tính khả thi; nếu thành công, họ sẽ bắt đầu thế hệ công việc tiếp theo cho khung này
Chưa có bình luận nào.