В революционном достижении на стыке искусственного интеллекта и молекулярной биологии команда под руководством Томаса Хейза разработала новый флуоресцентный белок с помощью мультимодальной генеративной языковой модели ESM3. Эта инновация симулирует эволюционные процессы, охватывающие 500 миллионов лет, предлагая глубокое понимание биологических систем и потенциальные применения новых белков в медицине, биоинженерии и экологической науке.
ESM3 отличается от традиционных моделей тем, что анализирует последовательности, структуры и функции белков, что позволяет детально исследовать характеристики белков с помощью сложных дискретных токенов. Этот подход позволяет ученым создавать индивидуализированные функции белков, что может революционизировать синтетическую биологию и биофармацевтику.
Обучение модели охватывало впечатляющий набор данных из 771 миллиарда уникальных токенов, полученных из 3,15 миллиарда различных последовательностей белков. Эта обширная база позволяет ESM3 генерировать беспрецедентные белковые последовательности, ставя под сомнение современные представления о белковой эволюции.
С масштабируемой архитектурой, содержащей 98 миллиардов параметров, ESM3 распознает сложные биологические связи, моделируя миллионы лет эволюционной адаптации для генерации белков с уникальными свойствами. Новый синтезированный флуоресцентный белок демонстрирует выдающуюся яркость, что предполагает преимущества в флуоресцентных приложениях, таких как визуализация и диагностика.
В значительном шаге к доступности ESM3 запускает публичную бета-версию через API, позволяя исследователям по всему миру использовать его передовые возможности моделирования. Эта демократизация способствует совместным исследованиям, позволяя ученым разрабатывать белки с помощью удобных инструментов.
API EvolutionaryScale Forge предлагает специальный бесплатный доступ для академических целей, способствуя инновациям в области инженерии белков. Открытый код и веса модели служат ценными ресурсами для вычислительных биологов, обеспечивая надежные условия для продолжающегося исследования.
Входя в новую эру синтетической биологии, вклад ESM3 иллюстрирует, как ИИ может трансформировать традиционные методологии исследований, влияя на такие области, как здравоохранение и экологические науки. Научное сообщество призывается использовать эту технологию для решения реальных задач, открывая возможности для безграничных открытий в биохимии.
Создание нового флуоресцентного белка с помощью ESM3 означает изменение в использовании ИИ для манипуляции сложностями биологии белков. Это исследование олицетворяет слияние технологий и биохимии, предвещая начало биологии, управляемой ИИ, и ее многообещающие будущие разработки.