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欣貝萊生物|SynGears?平臺(tái):借力AI,打造生物合成的“數(shù)字基座”

2023-09-18 17:09   來源: 互聯(lián)網(wǎng)    閱讀次數(shù):3193

      近幾年,AI for Science(AI4S)研究范式大熱,人工智能(AI)開始在科研產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中扮演著越來越重要的角色。在合成生物學(xué)領(lǐng)域,通過借助AI計(jì)算的底層建設(shè)能力,產(chǎn)品研發(fā)逐漸從實(shí)驗(yàn)化、經(jīng)驗(yàn)化走向了數(shù)字化、智能化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從生物合成向數(shù)字合成轉(zhuǎn)變。

      而轉(zhuǎn)變成功與否,“數(shù)字基座”穩(wěn)不穩(wěn)是關(guān)鍵——通過建立科學(xué)、精準(zhǔn)、高效的計(jì)算平臺(tái),進(jìn)而縮短合成生物學(xué)“從無(wú)到有”的造物時(shí)間。

      SynGears?平臺(tái),是欣貝萊計(jì)算團(tuán)隊(duì)整合基因組解析(Genome Analysis)、進(jìn)化分析(Evolution)、人工智能(Artificial Intelligence)、理性設(shè)計(jì)(Rational Design)和篩選(Screening)等前沿技術(shù)(“Gears”)自建的支持合成生物全場(chǎng)景設(shè)計(jì)的生物計(jì)算平臺(tái),從前端設(shè)計(jì)到中下游開發(fā),SynGears?平臺(tái)可為生物合成途徑挖掘、催化元件篩選和工業(yè)酶優(yōu)化改造等場(chǎng)景提供高效、有效的數(shù)字化解決方案。

圖 | SynGears?平臺(tái)構(gòu)成

      作為加速數(shù)據(jù)、模型、算力和實(shí)驗(yàn)深度融合的“數(shù)字基座”,SynGears?平臺(tái)和齒輪(Gears)的傳動(dòng)效用類似,發(fā)揮著推動(dòng)欣貝萊生物合成研究和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的獨(dú)特作用:聚焦大健康領(lǐng)域,通過數(shù)據(jù)挖掘與分析、算法開發(fā)/模型構(gòu)建等,實(shí)現(xiàn)“干濕結(jié)合”研究模式的迭代優(yōu)化與升級(jí),以輔助欣貝萊進(jìn)行大宗醫(yī)藥原料、食品原料以及系列新型活性原料的研究開發(fā)和落地生產(chǎn)。


      數(shù)據(jù):多組學(xué)聯(lián)合分析

      “基于多組學(xué)聯(lián)合分析,從海量數(shù)據(jù)中去偽存真,篩選出重點(diǎn)代謝通路、基因和代謝產(chǎn)物等數(shù)據(jù),并完成數(shù)據(jù)資源的標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)?!?/p>

      處理多種數(shù)據(jù)類型(數(shù)據(jù)多模態(tài))是合成生物學(xué)研究的重要挑戰(zhàn)之一,這需要長(zhǎng)期穩(wěn)健的數(shù)據(jù)工程建設(shè)。

      欣貝萊計(jì)算團(tuán)隊(duì)具備出色的基因組大數(shù)據(jù)挖掘能力,可基于多組學(xué)聯(lián)合分析,從海量數(shù)據(jù)中去偽存真,篩選出重點(diǎn)代謝通路、基因和代謝產(chǎn)物等數(shù)據(jù),并完成數(shù)據(jù)資源的標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)——以此搭建形成了SynGears?平臺(tái)自有的天然產(chǎn)物綜合組學(xué)(基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組和代謝組)數(shù)據(jù)庫(kù)特色酶(結(jié)構(gòu)與活性功能)數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖 | 部分天然產(chǎn)物及其活性效用

      目前,該數(shù)據(jù)庫(kù)已涵蓋數(shù)千個(gè)物種的天然產(chǎn)物合成基因簇及數(shù)以萬(wàn)計(jì)的酶結(jié)構(gòu)與酶活性功能數(shù)據(jù),并在不斷豐富與動(dòng)態(tài)更新中,以實(shí)現(xiàn)生物系統(tǒng)從原料、元件到細(xì)胞的多尺度集成分析。

圖 | 天然產(chǎn)物P450酶分析


      模式:實(shí)現(xiàn)干濕結(jié)合的研究閉環(huán)

      “在數(shù)據(jù)資源儲(chǔ)備的基礎(chǔ)之上,通過算法開發(fā)和大語(yǔ)言模型構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)干濕結(jié)合的研究閉環(huán),加快數(shù)據(jù)到實(shí)驗(yàn)的研發(fā)進(jìn)程?!?/p>

      強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資源為深入探索生物合成研究提供了支撐?;谠摂?shù)據(jù)資源及AI+理性設(shè)計(jì)的一體化設(shè)置,SynGears?平臺(tái)可完成從算法開發(fā)/模型構(gòu)建到數(shù)據(jù)分析的一站式高通量計(jì)算任務(wù),并通過積累濕實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)反饋的驗(yàn)證結(jié)果迭代優(yōu)化算法,形成干濕結(jié)合的研究閉環(huán)

圖 | 干濕結(jié)合的研究閉環(huán)

      借助深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別酶-底物結(jié)合作用,平臺(tái)能對(duì)大量未知功能酶進(jìn)行高通量篩選和個(gè)性化分析,以獲取實(shí)際研究生產(chǎn)所需、得率遠(yuǎn)超預(yù)期的特定酶,大大加快從數(shù)據(jù)到實(shí)驗(yàn)的研發(fā)進(jìn)程。

      同時(shí),SynGears?平臺(tái)還具備高精準(zhǔn)度的一流酶改造能力——以構(gòu)建深度學(xué)習(xí)(DL)大模型為載體,欣貝萊已實(shí)現(xiàn)通過深?學(xué)習(xí)和理解蛋白序列底層特征的智能工業(yè)酶優(yōu)化,鏈接中下游的開發(fā)生產(chǎn)。

      目前,欣貝萊計(jì)算團(tuán)隊(duì)開發(fā)和測(cè)試了多種不同原理的突變體計(jì)算軟件與算法以構(gòu)建模型,對(duì)突變體的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和篩選活性等均已達(dá)到行業(yè)前沿水平,未來還將創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)0樣本預(yù)測(cè)任務(wù)。


      應(yīng)用:聚焦大健康領(lǐng)域

      “通過聚焦大健康領(lǐng)域,助力欣貝萊進(jìn)行大宗醫(yī)藥原料、食品原料以及系列新型活性原料的創(chuàng)新開發(fā),或根據(jù)既定藥物分子/目標(biāo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)全新合成路線或新酶,大幅縮短‘造物’時(shí)間?!?/p>

      合成生物學(xué)通過天然產(chǎn)物生物合成研究賦能健康食品和生物醫(yī)藥等大健康領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)了顛覆式、低成本和可持續(xù)的創(chuàng)新。欣貝萊SynGears?平臺(tái)的搭建,則為該進(jìn)程按下了“快進(jìn)鍵”。

圖 | SynGears?平臺(tái)賦能大健康領(lǐng)域

      SynGears?平臺(tái)含括數(shù)據(jù)分析、算法開發(fā)和模型構(gòu)建等多種功能模塊,但并非對(duì)這些底層技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的堆疊相加,而是根據(jù)研發(fā)實(shí)際需求組合各功能模塊,助力大數(shù)據(jù)在合成生物學(xué)領(lǐng)域各個(gè)研發(fā)環(huán)節(jié)的全場(chǎng)景設(shè)計(jì)及應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。

      在研發(fā)前段基因篩選、活性改造之外,工業(yè)菌株及工業(yè)酶的穩(wěn)定性優(yōu)化對(duì)于中下游生產(chǎn)放大和工業(yè)應(yīng)用至關(guān)重要。SynGears?平臺(tái)能夠利用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì),定位出酶的柔性與剛性區(qū)域,并針對(duì)柔性區(qū)域進(jìn)行剛性改造,以大幅提升相關(guān)酶穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定工業(yè)生產(chǎn)、合成生物學(xué)技術(shù)對(duì)現(xiàn)有市場(chǎng)的降本增效。

      數(shù)據(jù)挖掘與算法/模型構(gòu)建在研發(fā)上的高效應(yīng)用,離不開強(qiáng)大的算力支持?,F(xiàn)階段,SynGears?平臺(tái)已配套高數(shù)量級(jí)硬件設(shè)備支撐運(yùn)行,是由AI驅(qū)動(dòng)的支持全場(chǎng)景通用研究的高算力“數(shù)字基座”。隨著自有數(shù)據(jù)庫(kù)積累、算法開發(fā)優(yōu)化和模型應(yīng)用訓(xùn)練的深入,平臺(tái)將不斷迭代升級(jí),朝著更大規(guī)模、更一體化的方向發(fā)展。

      作為欣貝萊數(shù)字合成藍(lán)圖構(gòu)建的起點(diǎn),SynGears?平臺(tái)為揭示天然產(chǎn)物的進(jìn)化規(guī)律、理解生物合成酶,甚至設(shè)計(jì)改造生物合成體系創(chuàng)造非天然分子提供了可能。未來,平臺(tái)將加強(qiáng)與研發(fā)、生產(chǎn)的鏈接,進(jìn)一步深化“干濕結(jié)合”研究閉環(huán),以真正意義上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、算力和實(shí)驗(yàn)的深度融合,通過全場(chǎng)景設(shè)計(jì)賦能欣貝萊在大健康領(lǐng)域的創(chuàng)新開發(fā)。


責(zé)任編輯:prsky
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