北京时间10月9日晚，国际顶级学术期刊《天然》旗下子刊《机器智能》颁发了百度飞桨螺旋桨结合百图生科研发的文心生物计算大模子的又一严重功效《A method for multiple-sequence-alignment-free protein structure prediction using a protein language model》，提出了全球首个开源、并供给在线办事，无需MSA输入的卵白构造预测大模子HelixFold-Single于子千。
该项研究是百度在生物计算范畴继HelixGEM和Linear Design两项重磅工做之后，在卵白范畴的又一打破性功效于子千。该工做突破了AlphaFold2等支流依赖MSA检索模子的速度瓶颈，将卵白构造预测速度均匀进步数百倍，实现了秒级别预测，该工做的颁发也为产学研各界带来了利用门槛更低、适用范畴更广的卵白构造预测处理计划，有望促进我国生命科学、生物医药、卵白研究等范畴的开展。
HelixFold-Single模子框架图
近年来，AI不断努力于打破卵白量的构造预测问题，并在预测精度方面获得了严重停顿于子千。出格是 AlphaFold2将卵白量预测推向了一个新的前沿。但问题在于，以 AlphaFold2 模子为代表的支流卵白量构造预测办法严峻依赖于多序列比对（MSAs, Multiple Sequence alignments）和模板（Templates）提取的协同进化信息。
本项研究突破了依赖MSA检索模子的速度瓶颈，比拟AlphaFold2，HelixFold-Single模子推理速度均匀提拔数百倍，实现了秒级预测于子千。以门卵白7et2_H（卵白长度697）为例，用AlphaFold2预测其构造需要1280秒（超越21分钟），而HelixFold-Single只需要11秒，速度进步了115倍。
差别长度的卵白量上AlphaFold2和HelixFold-Single的耗时比照
高效的HelixFold-Single模子不只能更好地适配到卵白设想、大规模虚拟挑选等需要频繁预测卵白构造的使命中，且在多肽、抗体、纳米抗体等与大分子药物设想更相关的高可变卵白场景上，效果更是优于AlphaFold2于子千。
HelixFold-Single在多肽、抗体、纳米抗体上的表示
HelixFold-Single目前已经落地在国度超算成都中心，通过超算平台赋能川渝地域卵白范畴的科学研究机构于子千。在大分子药物的应用场景上，HelixFold-Single也已经整合进入百图生科AIGP平台，为百图供给更高效的卵白阐发才能，助力其摸索大分子立异药。
另据研发团队介绍，基于HelixFold-Single和HelixFold研发过程中积累的经历，团队针对更具挑战性的抗原抗体、多肽卵白的彼此感化场景，研发了更具通用性和鲁棒性的复合体构造预测算法HelixFold-Multimer，比拟业界同类办法，精度提拔了数倍，该工做也将在近期上线到paddlehelix.baidu.com平台，为用户供给办事于子千。
HelixFold-Multimer在学界公认的抗原抗体困难场景上（贫乏抗体MSA以及抗原抗体共进化信息），DockQ均值到达0.4（一般认为DockQ≥0.23为可承受），远超DeepMind的 AlphaFold-Multimer，ZDOCK、HDOCK等支流模子，到达当前业界SOTA（更佳模子）于子千。
Sabdab 抗原抗体复合物数据集68个测试样本比照成果
以7s5p新冠刺突卵白SARS-CoV-2 B.1.351 与中和抗体 CS23的复合体的构象预测为例于子千。HelixFold-Multimer准确预测了抗原抗体对接面，预测的复合体构象和实在尝试值（白色）几乎重合，DockQ到达0.882，接触面的RMSD 到达0.735Ȧ，远优于Alphafold-Multimer 的预测成果。
同时，在多肽药物设想场景上，螺旋桨团队也已经将HelixFold-Single和HelixFold-Multimer模子胜利应用在多肽药物设想系统上，连系多肽生成算法，停止多肽-卵白连系亲和力的评估，并在多个实在管线上，验证多肽药物设想系统的有效性，帮忙合做伙伴发现更具新颖性和高潜力的候选多肽药物分子于子千。如下图所示，设想的多肽和跨膜卵白激活形态相关的关键位点的彼此感化明显增加（右图比照左图）。
当前，AI大模子手艺正驱动生物计算范畴的高速开展于子千。基于文心生物计算大模子手艺打造的飞桨螺旋桨PaddleHelix平台，将帮忙生命科学范畴的研究人员更便利、更高效地应用大模子手艺，更好理解生命体的构成和变革规律，以帮忙研究者停止更多开辟性研究，如摸索针对特定癌症、病毒类传染疾病的治疗办法，开发新的抗生素、靶向药，或者研发更高效率的工业酶等等，为人类安康与财产开展奉献源源不竭的价值。
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