上海交大洪亮教授团队创建蛋白质“工具箱”,用AI设计功能蛋白质

6月3日,中央电视台新闻频道主题策划节目《科技推动力》专访上海交通大学特聘教授、天鹜科技首席科学家洪亮,并对其团队自主研发的蛋白质功能设计 Venus 系列模型进行了展示。

 

 

洪亮教授团队构建的全球最大的蛋白质数据集 Venus-Pod,包含近九十亿条序列、数亿个功能标签。这些序列不仅涵盖了常规生物,还包括从马里亚纳海沟、火山口等极端环境中采集的耐高温、耐强压、耐强酸/强碱的蛋白质,几乎囊括了自然界所有的蛋白语料,是 Venus 模型创造蛋白质的“工具箱”——基于此数据集训练的 Venus 模型,能够快速高效地优化改造蛋白质,满足各种产业需求。

 

 

洪亮教授在央视的采访中介绍,Venus 系列模型阅读了大量的蛋白质的氨基酸序列组成规律,以及大量的蛋白质序列组成所对应的功能标签,它知道耐强碱的蛋白质特征是什么样的,也知道耐高温的蛋白质特征是如何的,当一个普通蛋白质缺乏这些特征时,模型可以为其添加相应特征,从而实现对蛋白质功能的设计。

 

 

Venus系列模型具备两种核心能力,一是“AI 挖酶”,它可在全球最大的蛋白质序列数据集中搜索那些符合特定功能要求的潜力股,比如耐胃酸、耐高温的超能力蛋白;二是“AI 定向进化”,针对已有蛋白质进行性能提升与优化,例如提高稳定性、增强活性,这些优化后的蛋白质在生物制造、医药研发、工业生产中具有巨大应用潜力。

前,Venus 已服务国内外近30家生物/医药企业,成功改造优化30余款蛋白,其中 8 款已经实现产业化落地。例如,一款原本在生产过程容易因强碱环境失活的抗体,经 AI 改造后,稳定性提高了4倍,每年为企业节省上千万元的成本;另有一款用于急性胰腺炎检测的酶,优化后成本仅为国际同类产品的10%,且已实现1000公斤规模化化生产。

 



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洪亮教授团队构建的全球最大的蛋白质数据集 Venus-Pod,包含近九十亿条序列、数亿个功能标签。这些序列不仅涵盖了常规生物,还包括从马里亚纳海沟、火山口等极端环境中采集的耐高温、耐强压、耐强酸/强碱的蛋白质,几乎囊括了自然界所有的蛋白语料,是 Venus 模型创造蛋白质的“工具箱”——基于此数据集训练的 Venus 模型,能够快速高效地优化改造蛋白质,满足各种产业需求。

 

 

洪亮教授在央视的采访中介绍,Venus 系列模型阅读了大量的蛋白质的氨基酸序列组成规律,以及大量的蛋白质序列组成所对应的功能标签,它知道耐强碱的蛋白质特征是什么样的,也知道耐高温的蛋白质特征是如何的,当一个普通蛋白质缺乏这些特征时,模型可以为其添加相应特征,从而实现对蛋白质功能的设计。

 

 

Venus系列模型具备两种核心能力,一是“AI 挖酶”,它可在全球最大的蛋白质序列数据集中搜索那些符合特定功能要求的潜力股,比如耐胃酸、耐高温的超能力蛋白;二是“AI 定向进化”,针对已有蛋白质进行性能提升与优化,例如提高稳定性、增强活性,这些优化后的蛋白质在生物制造、医药研发、工业生产中具有巨大应用潜力。

前,Venus 已服务国内外近30家生物/医药企业,成功改造优化30余款蛋白,其中 8 款已经实现产业化落地。例如,一款原本在生产过程容易因强碱环境失活的抗体,经 AI 改造后,稳定性提高了4倍,每年为企业节省上千万元的成本;另有一款用于急性胰腺炎检测的酶,优化后成本仅为国际同类产品的10%,且已实现1000公斤规模化化生产。

 



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