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“輸入病人疾病相關的多組學數據，如胃癌病人，AIGP平臺即能夠分析其多組學數據，找到針對這個胃癌病人的靶點，根據這個靶點生成一個抗體甚至一系列有多樣性的蛋白。最后，一鍵式生成的蛋白回到自動實驗室里合成蛋白。”3月23日，在百圖生科基于生命科學大模型驅動的AIGP平臺發布會上，百圖生科CTO 宋樂說。

宋樂在介紹AIGP平臺。 主辦方供圖。

宋樂介紹，上面所說的只是AIGP平臺其中一個功能，其還可以根據形狀及理化性質(物理性質和化學性質)需求，生成一系列滿足需求的蛋白。再就是根據一個蛋白質靶點生成對應和靶點結合的蛋白，比如針對新冠病毒生成一個蛋白，甚至針對石油相關的分子生成一個酶。

據了解，過去兩年多，百圖生科構建了生命科學領域千億參數的跨模態大模型“xTrimo”。該大模型從跨物種、跨模態的生命信息中學習蛋白質如何構成和實現功能、如何相互作用、如何組合和調控細胞功能的關鍵規律，從而破解生命的自然語言 —— 蛋白質。基于大模型，AI在一系列任務算法上取得了明顯進展，除了更好地完成結構預測等基礎任務外，也開始可以根據不同的問題輸入，以生成的方式，設計創新的蛋白質，來回答各種生命科學問題。

目前，平臺設置了3類功能模塊，分別是Function to Protein Design(F2P，根據結構、功能、可開發性等功能指標設計/優化蛋白質)、Protein to Protein Design(P2P，給定抗原等目標蛋白，設計與之以特定方式結合的抗體等蛋白質)，以及Cell to Protein Design(C2P，給定細胞，發現調控細胞功能的靶點蛋白并設計相應的調控蛋白)。

宋樂表示，此次平臺的發布，旨在將這一技術平臺的能力與更多行業人士分享，利用AI設計創新蛋白質的能力，共同研發更多的前沿藥物和其他生命科學項目，也通過一系列挑戰性的新任務，驅動AIGP平臺的技術進步。此前，AIGP平臺已經進行了一段時間的內部測試，在創新免疫調控藥物ImmuBot的研發中，貢獻了多個高性能彈頭、新功能傳感器的研發案例。

中國科學院院士、著名免疫學家董晨教授認為：“AI能夠解決的問題，就是對大數據的分析和進一步的演繹和應用。在當下的時間節點，AIGP確實是一個呼之欲出的平臺。相信AIGP對于我們理解蛋白質，以及在生物系統中研究和發現它的功能和調控，乃至于將來研發新藥，都會有非常大的作用。”

百圖生科CEO劉維表示，雖然當前AI大模型和與之配套的大規模數據圖譜、高通量驗證體系都遠不完美，但已經凝結了很多前沿技術的創新和探索，接下來，從開始展露一些能力到提高它的泛化能力和速度，需要更多專業人士的加入，以實現前沿項目的加速研發。

宋樂也表示，當前，根據不同模塊的輸入和要求，AIGP平臺可在較短時間內設計和生成具有特定性質的蛋白質。今年6月起，部分功能模塊將進一步開放，讓專業用戶可以直接自主使用，在更多的研究場景調用AI的蛋白質生成能力，激發更多的生命科學探索。

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