ScienceAl 2024「AI+蛋白&核酸&分子互作」專題年度回顧

ScienceAI發表於2024-12-23

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編輯 | 蘿蔔皮

2024年,科學界迎來了重要的突破與創新,尤其是在人工智慧與結構生物學的結合領域。正如今年諾貝爾獎頒發所體現的那樣,人工智慧(AI)技術的迅猛發展正在推動各學科的深度融合,揭示了生命科學研究的新機遇與前景。

在這一年裡,AI 與生物學的交匯點愈發引人注目,成為推動現代生物醫藥、醫學研究、生命科學等領域變革的重要力量。

具體而言,蛋白質結構預測、蛋白-蛋白互作、蛋白-核酸互作等基礎生命科學的關鍵問題,依託 AI 的計算能力,取得了令人矚目的進展。

AI 技術已經打破了傳統方法的侷限,不僅加深了我們對生命本質的理解,也為藥物研發和疾病診斷提供了全新的思路。這些領域的突破不僅推動了基礎生物學的深入探索,也使酶工程、製藥、醫療診斷等實際應用場景中誕生了新機遇。

接下來,ScienceAI 將回顧 2024 年 AI 在結構生物學、生物大分子互作領域的一些重要研究進展。

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  • 新SOTA,浙大、中科院深度學習模型可靠、準確預測蛋白-配體,助力藥物開發
  • AI for Science 是科學的未來,NVIDIA 正加速它的到來
  • 效能遠超當前SOTA,首個可解釋RNA的AI植物基礎模型來了,整合1124種植物RNA資訊
  • 量化617,462種人類微蛋白必需性,北大LLM蛋白質綜合預測與分析,登Nature子刊
  • 精確屬性控制,湖大、西電從頭藥物設計AI方法,登Nature子刊
  • 準確、快速地從頭預測RNA 3D結構,港中大、復旦等深度學習方法RhoFold+登Nature子刊
  • 準確率84.09%,騰訊AI Lab釋出Interformer,用於蛋白質-配體對接及親和力預測,登Nature子刊
  • 壓縮率達10的48次方,實現蛋白序列空間極端壓縮,清華EvoAI登Nature子刊
  • 高精度預測蛋白構象變化,中國科大、上科大通用深度學習模型
  • 探索蛋白質動態變化,新AI方法JAMUN比標準MD模擬更快、更準確
  • 無需預訓練,親和力與天然蛋白相當,中國科大的蛋白質從頭設計方法登Nature子刊
  • 計算效率領先10倍,中國科大、哈佛功能蛋白質設計深度生成模型登Nature子刊
  • AlphaFold3級效能、開源、可商用,MIT團隊推出生物分子預測模型Boltz-1
  • 蛋白預測從數月縮短至數小時,MassiveFold出於AlphaFold而勝於AlphaFold3
  • 生成超10萬bp的DNA序列,北理工邵斌團隊生成式DNA大語言模型,登Nature子刊
  • 登Science封面!基因組基礎模型Evo重磅釋出,AI解碼分子、DNA、RNA和蛋白質
  • AI面臨的五個蛋白質設計問題,Nature找了一群專家來討論
  • AlphaFold3開源了,諾獎AI工具人人可用,開啟生物分子設計新時代
  • ByteDance Research登Nature子刊:AI技術助力冷凍電鏡揭示蛋白質動態
  • 改進蛋白突變穩定性預測,清華龔海鵬團隊AI蛋白工程模型登Nature子刊
  • AI預測序列與催化效能的潛在關係,中國科學院、北師大設計合理酶變體,登Nature子刊
  • 量子級精度,靜態到動態,微軟蛋白MD模擬系統登Nature
  • 普林斯頓王夢迪團隊提出蛋白水印方法,助力AI蛋白生成的版權保護與安全
  • 精準預測RNA可變剪接,浙大多模態深度學習模型SpTransformer登Nature子刊
  • 登Nature,AI設計DNA開關,MIT團隊實現精確的細胞控制
  • 準確、高效、物理有效,中科大、北大提出「兩段式」分子對接統一框架DeltaDock
  • 不懂AI、不會編碼?如何輕鬆拿捏AlphaFold準確預測蛋白結構
  • Nature 子刊,化學語言模型自動設計多靶點配體
  • 從結構準確預測蛋白質功能,東北大學「CNN+GCN」統一框架,優於現有方法
  • 準確預測蛋白質功能,中山大學基於幾何圖學習的酶工程新方法
  • AI發現超16萬種新RNA病毒?阿里雲、中山大學合作研究登Cell
  • 化學諾獎為何頒給「AI+生物」,憑什麼Baker獨佔一半?
  • AI再奪諾獎!2024諾貝爾化學獎授予蛋白質計算領域三位科學家
  • 更簡單、更清晰,解析核酸、蛋白、細胞等結構,AI實現快速分子模式挖掘
  • Science 發文,高通量蛋白質組學和人工智慧的革命
  • 同時生成蛋白序列和結構,David Baker團隊序列空間擴散新模型登Nature子刊
  • Nature子刊,川大團隊機器學習結合MD,預測蛋白質變構,助力藥物研發
  • 藉助谷歌AI工具,科學家揭示「生物蛋白如何應對惡劣條件」
  • 病毒從何而來?AlphaFold等AI正在尋找答案
  • 新型蛋白質大語言模型即將登陸Google Cloud
  • 加速蛋白質工程,微軟開發蛋白突變效應預測AI框架µFormer
  • 抗體親和力增強17倍,百奧幾何、復旦團隊AI方法模擬細微蛋白質互作,登Nature子刊
  • AI蛋白大模型推動生物產業變革,分子之心完成A輪融資
  • 超越AlphaFold3,OpenAI投資的AI生物初創釋出Chai-1,分子結構預測新SOTA
  • DeepMind蛋白質設計新工具AlphaProteo,從頭設計高親和力蛋白結合劑,成功率最高88%
  • 從頭設計「超難」癌症抗體,大衛貝克團隊AI生物計算方法的新應用
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  • 準確預測蛋白質「運動」?AlphaFold融合物理知識,南京大學團隊蛋白構象運動新策略
  • 命中率達60%,AlphaFold預測受體的三維結構,加速藥物開發
  • 蛋白質功能預測新SOTA,上海理工、牛津等基於統計的AI方法,登Nature子刊
  • 中科院計算所團隊提出CarbonNovo,基於AI進行蛋白質結構和序列的端到端從頭設計
  • AI從頭設計蛋白質「開關」,蛋白質設計的驚人突破,David Baker研究登Nature
  • 預測蛋白質-DNA結合特異性,南加州大學團隊開發幾何深度學習新方法
  • 從頭設計抗體,騰訊、北大團隊預訓練大語言模型登Nature子刊
  • SOTA效能,華盛頓大學開發Transformer模型將質譜轉化為肽序列,登Nature子刊
  • Nature子刊,北大團隊通用AI框架對蛋白-蛋白對接進行綜合結構預測,彌合實驗與計算的差距
  • Nature子刊,快10倍,基於Transformer的逆向蛋白質序列設計方法
  • 生成394,760種蛋白質表徵,哈佛團隊開發AI模型,全面理解蛋白質上下文
  • 萬字長文,騰訊、清華等多位生物大模型作者專訪,暢談AI生物學,解析大型細胞模型技術
  • Nature子刊,諾華團隊評測ML模型在靶向蛋白質降解劑中的特性預測
  • SOTA效能,廈大多模態蛋白質-配體親和力預測AI方法,首次結合分子表面資訊
  • 登Science,藥物親和力增加37倍,AI對蛋白、抗體複合物進行無監督最佳化
  • Nature子刊,使用3D transformer和HMM對冷凍電鏡密度圖進行從頭原子蛋白結構建模
  • 精度媲美AlphaFold,EPFL的AI方法從序列中匹配蛋白質互作
  • AlphaFold 3 向解碼分子行為和生物計算邁出重要一步,Nature 子刊銳評
  • Nature子刊,優於AlphaFold,全原子取樣,一種預測肽結構的AI方法
  • 上交大洪亮課題組&上海AI實驗室團隊釋出FSFP,基於語言模型的蛋白質功能小樣本預測方法,登Nature子刊
  • 僅幾秒,準確推斷蛋白動力學資訊,山大、北理工等AI模型RMSF-net登Nature子刊
  • 分子100%有效,從頭設計配體,湖南大學提出基於片段的分子表徵框架
  • 登Nature子刊,拓撲Transformer模型進行多尺度蛋白質-配體互作預測,助力藥物研發
  • 人工智慧如何徹底改變蛋白質科學,AlphaFold是起點,終點會在哪裡?
  • 清華AIR等提出ESM-AA,首個從氨基酸到原子尺度的蛋白質語言模型
  • 準確率達0.96,從序列中預測蛋白-配體互作的物理化學約束圖神經網路
  • 高效且準確,鄭州大學團隊開發新AI工具識別藥物-靶標相互作用
  • 模擬5億年的進化資訊,首個同時推理蛋白質序列、結構和功能的生物學大模型
  • 比傳統方法高30倍,中國科學院團隊Transformer深度學習模型預測糖-蛋白質作用位點
  • 成功率超越RoseTTAFold系列,用序列資訊直接預測蛋白質-配體複合物結構
  • 「AI+物理先驗知識」,浙大、中國科學院通用蛋白質-配體相互作用評分方法登Nature子刊
  • 取代昂貴量子方法,南科大AI方法實現蛋白質-藥物系統多尺度量子「精煉」
  • 助力藥物發現,北京蛋白質組學研究中心提出基於蛋白質序列的深度遷移學習框架
  • 1.8B引數阿里雲首個聯合DNA、RNA、蛋白質的生物大模型,涵蓋16.9W物種
  • SOTA效能,多尺度學習,中山大學提出蛋白質-藥物相互作用AI框架
  • 效果超AlphaFold系列,量子計算方法用於蛋白質結構預測
  • 填補AlphaFold3空白,位元組跳動提出物理引導的方法讓蛋白質動起來
  • 登Nature子刊,中科院計算所團隊開發CarbonDesign,進行準確且穩健的蛋白質序列設計
  • 結合量子特徵、2萬個分子動力學模擬,新蛋白-配體複合物ML資料集,登Nature子刊
  • 準確預測藥物-靶點相互作用,江南大學提出深度學習融合GNN新方法MINDG
  • Nature回應:為什麼在沒有程式碼的情況下發布AlphaFold3?
  • 多功能RNA分析,百度團隊基於Transformer的RNA語言模型登Nature子刊
  • AlphaFold 3輕鬆應對核酸、脂類分子?科學家迫不及待地更新了評測
  • 預測配體-靶標對的結合親和力,哈工大開發新SOTA藥物表示模型
  • AlphaFold 3 重磅問世,全面預測蛋白質與所有生命分子相互作用及結構,準確性遠超以往水平
  • 首次,西湖大學用蛋白質語言模型定向改造鹼基編輯器,登Cell子刊
  • 輝瑞 AI 方法登 Science,揭示數以萬計的配體-蛋白質相互作用
  • 4000萬蛋白結構訓練,西湖大學開發基於結構詞表的蛋白質通用大模型,已開源
  • 預測蛋白質共調控和功能,哈佛&MIT訓練含19層transformer的基因組語言模型
  • 登Science,藥物親和力<5納摩爾,加州大學開發特異性藥物結合蛋白的從頭計算方法
  • 3倍靈敏度,搜尋百萬蛋白對只需幾秒,復旦、山大、上海交大開發新的蛋白質語言模型
  • 預測完整糖肽的片段光譜,浙大開發深度學習方法DeepGlyco
  • 少量資料實現高通用性,KAIST開發藥物設計3D分子生成新框架
  • 優於SOTA,騰訊AI Lab開發雙重擴散模型,實現靶標配體3D分子生成和先導化合物最佳化
  • 精確預測相分離蛋白質,同濟大學&中國科學院開發機器學習預測器PSPire
  • 騰訊AI Lab 3篇蛋白質組論文入選國際頂級期刊,為闡釋生命提供重要技術參考
  • 里程碑時刻!David Baker 團隊利用 AI 從頭設計抗體
  • 準確性比AlphaFold2高6倍,Basecamp推出AI模型BaseFold,蛋白結構預測新突破
  • 預測所有生物分子,David Baker 團隊蛋白質設計新工具 RoseTTAFold All-Atom 登 Science
  • 用基於結構的突變偏好進行蛋白質設計,加州大學、MIT、哈佛醫學院團隊開發了一種無監督方法
  • 計算蛋白質工程最新SOTA方法,牛津團隊用密碼子訓練大語言模型
  • 70 億引數訓練,從DNA、RNA、蛋白質到全基因組,生物學通用大模型新標杆
  • AlphaFold 預測細菌生存所需的 1402 種蛋白互作,最完整的細菌必需相互作用圖譜
  • 進行藥物靶標親和力預測,浙大&華科大團隊開發擴充套件圖學習卷積網路方法
  • 超越AF2?Iambic、英偉達、加州理工學院開發多尺度深度生成模型,進行狀態特異性蛋白質-配體複合物結構預測
  • Nat. Commun.|人類水平的準確性,哈佛醫學院團隊使用機器學習,從空間蛋白質組資料中快速、精確地識別細胞型別
  • 科學家用分子動力學和AlphaFold,揭示了轉運蛋白的未解結構
  • 生成高質量、生物學上合理且多樣化的蛋白質結構,微軟和史丹佛提出基於擴散的生成模型
  • 預測蛋白質動態對接?上海交大&星藥科技&中山大學等團隊開發新的深度等變生成模型
  • David Baker在Science發文:AI驅動的蛋白質設計應當符合生物安全
  • 未來五年AI如何改變各學科?從LLM到AI蛋白設計、醫療保健......
  • 藥物-靶標親和力預測,上科大團隊開發了一種Transformer編碼器和指紋圖譜相結合的方法
  • 如何利用革命性的蛋白質結構工具來發現藥物?AlphaFold 發現了數千種可能的致幻劑
  • 國家蛋白質科學中心&北工大團隊開發了一種深度學習工具,用於大型佇列 LC-MS 資料分析
  • 靈敏度超40%、精度達90%的從頭肽測序,一種深度學習驅動的串聯質譜分析方法
  • 降低預測誤差,中國科學院團隊開發用於預測酶動力學引數的統一框架
  • 上海交大&中山大學團隊使用ESMFold、預訓練語言模型以及Graph Transformer,進行蛋白質結合位點預測


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