Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Protai đang khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và khối phổ học proteomics để cải thiện độ chính xác của việc khám phá thuốc. Nền tảng của công ty tích hợp các thuật toán dự đoán cấu trúc protein nổi tiếng, các công cụ dựa trên vật lý và dữ liệu proteomics độc quyền để lập bản đồ các cấu trúc protein chính xác nhất cho các can thiệp y tế cụ thể. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng trong việc hiểu bản chất động của protein, có thể áp dụng các cấu trúc khác nhau ảnh hưởng đến chức năng sinh học.

Để cải thiện hiệu quả dự đoán cấu trúc protein, Protai đã áp dụng các dịch vụ vi mô NIM của NVIDIA, được tối ưu hóa cho các mô hình sinh học AI tạo sinh. Công nghệ này cho phép Protai tăng thông lượng dự đoán và giảm latency mà không làm giảm độ chính xác. Việc tích hợp NVIDIA NIM vào nền tảng của Protai là minh chứng cho cam kết của công ty trong việc thúc đẩy khám phá thuốc thông qua các ứng dụng AI sáng tạo.

Chiến lược của Protai bao gồm các cải tiến lấy mẫu cho các mô hình dự đoán cấu trúc và tạo dữ liệu khối phổ liên kết chéo (XL-MS). XL-MS là công nghệ cung cấp thông tin về khoảng cách không gian bằng cách liên kết các gốc axit amin trong hoặc giữa các protein. Kết hợp dữ liệu này với các phương pháp tính toán tiên tiến cho phép lập bản đồ chính xác hơn về cấu trúc protein. Việc Protai sử dụng AlphaFold-Multimer, một công cụ tính toán để dự đoán cấu trúc protein đa phân tử, là một ví dụ về cách tiếp cận đa diện của công ty để giải quyết sự phức tạp của các tương tác protein.

Việc triển khai AlphaFold-Multimer với NVIDIA NIM đã hợp lý hóa quy trình làm việc của Protai, cho phép công ty này song song hóa việc dự đoán nhiều phức hợp protein, giảm đáng kể thời gian cần thiết cho các dự đoán như vậy, điều này rất quan trọng đối với các cấu trúc protein lớn, phức tạp. Nghiên cứu điển hình của Protai về phức hợp protein H3-H4 cho thấy cách tiếp cận tích hợp có thể cải thiện các dự đoán về cấu trúc và tiết lộ những hiểu biết mới về động lực học của protein, điều này rất cần thiết cho việc khám phá thuốc và y học chính xác. Khi AI tạo ra tiếp tục phát triển, Protai vẫn đi đầu trong việc tích hợp các công nghệ này để đẩy nhanh quá trình phát triển các loại thuốc cứu sống.