La estructura del modelo de IA libre de gero produce moléculas pequeñas a partir de secuencias de proteínas

Gero, una compañía de biotecnología que desarrolla novedosas terapéuticas para el envejecimiento y las enfermedades crónicas, ha lanzado una defensa de protobindo, un nuevo modelo de lenguaje de propagación enmascarado que produce fármacos como fármacos para objetivos de proteínas usando solo sus secuencias de aminoácidos. La compañía ha integrado a ProtoBind-DEF en su canalización interna de descubrimiento de fármacos y se dice que ha estado buscando socios para programas de colaboración en condiciones relacionadas con oncología, inmunología, enfermedades infecciosas y envejecimiento.

La pantalla y el diseño del modelo se han publicado recientemente en una preimpresión, titulada "Título"ProtoBind Defaid: secuencia de proteínas, vastando un modelo de lenguaje de propagación sin estructura para el diseño de la liga y"Según sus desarrolladores, ProtoBind-Diff fue entrenado en más de un millón de pares de ligando de proteínas activas.

Peter Fedichave, PhD, CEO y cofundador de Gerao dijo: "Diseñar moléculas pequeñas que golpean los objetivos de proteínas es uno de los problemas más difíciles en la búsqueda de medicamentos. Las luchas de modelado clásica porque la complejidad de las escalas de energía, los efectos de polarización y la dinámica de las proteínas provocan el primer plano de la alta resolución". Por el contrario, la defensa protoBind "aprende de secuencias, no de estructuras. No imitra la física. Aprende la gramática de la bioactividad de un millón de ejemplos reales".

Desarrollado como un componente fundador de la plataforma generativa de descubrimiento de fármacos de Gero, el defensa de ProtoBind utiliza un marco de defusión danoying para generar una novedosa moléculas guiadas por la incorporación de proteínas y los datos de secuencia de proteínas. Los desarrolladores comparan su desempeño con los métodos de acoplamiento clásicos y los métodos de aprendizaje profundo estructuras. A pesar de nunca mirar la información 3D durante su entrenamiento, los resultados mencionados en la preimpresión indican que el rendimiento de defensa protobindo o más modelos basados ​​en la composición, como Pocket 2 Mol y Targatedif, han pasado bien y han pasado a objetivos de baja tasa. Además, el modelo identificó moléculas que la compañía describió como alta en la novedad, el amor de drogas y la síntesis.

Este sigue siendo un día temprano en el desarrollo del modelo, y ya Protobind-Def "mejora algunos modelos estructurales 3D existentes", dijo Costantin Avchaasiov, PhD, investigadores senior y el científico principal detrás del proyecto. "Creo que a medida que continuamos expandiendo nuestro conjunto de datos para incluir la variedad más amplia de clases de proteínas, lograremos resultados mucho mejores en el futuro".