プレスリリース

〜12/1より「HelixFold-Single」技術が日本企業様向けにサービス提供開始！〜

中国検索エンジン市場でトップシェアをもつAIリーディングカンパニーである百度公司（本社：中国北京市、会長兼CEO：Robin Li）が提供するバイオ計算大型モデル「百度螺旋（PaddleHelix)」のHelixFold-Singleが総合科学誌「nature machine intelligence」(シュプリンガーネイチャー・ジャパン株式会社)2023年10月号にて紹介されました。
▼紹介記事　https://www.nature.com/articles/s42256-023-00721-6

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世界トップクラスの学術誌「nature machine intelligence」にて、「タンパク質言語を用いた”多重配列アライメントフリーのタンパク質構造予測”手法」を発表しました。本手法は、世界初のMSA入力を必要としない大規模タンパク質構造予測モデルHelixFold-Singleというオープンソースかつオンラインサービスを提案しています。
この研究は、バイオコンピューティング分野における HelixGEM と Linear Design の 2 つの主要な研究に続く、百度 によるタンパク質分野におけるもう 1つの画期的な成果です。
この研究は、AlphaFold2 などの主流の MSA 検索モデルの速度ボトルネックを打破し、タンパク質構造予測速度を平均数百倍向上させ、第 2 レベルの予測を達成します。この研究の公開により、使用の敷居も低くなり、産学研究のあらゆる分野に適用可能であり、より幅広いタンパク質構造予測ソリューションがライフサイエンス、生物医学、タンパク質研究およびその他の分野の発展を促進することが期待されています。
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近年、AI はタンパク質の構造予測の問題を解決することに注力しており、予測精度は大幅に向上しています。特に、AlphaFold2 はタンパク質予測を新たな領域に押し上げます。しかし、問題は、AlphaFold2 モデルに代表される主流のタンパク質構造予測手法が、複数の配列アラインメント (MSA、Multiple Sequencealignment) とテンプレート (Template) から抽出された共進化情報に大きく依存していることです。
この研究により、MSA 検索モデルに依存する速度のボトルネックが解消され、AlphaFold2 と比較して、HelixFold-Single モデルの推論速度が平均で数百倍向上し、第2レベルの予測が達成されました。ゲートタンパク質 7et2_H (タンパク質長 697) を例にとると、AlphaFold2 ではその構造を予測するのに 1280 秒 (21分以上) かかりますが、HelixFold-Single ではわずか11秒しかかかりません。これは115倍の速度の向上です。
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効率的な HelixFold-Single モデルは、タンパク質構造の頻繁な予測を必要とするタンパク質設計や大規模仮想スクリーニングなどのタスクに適しているだけでなく、ペプチド、抗体、ナノボディなどの高解像度タスクにも使用できます。可変タンパク質のシーンでは、AlphaFold2 よりも優れた効果が得られます。
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HelixFold-Single は現在、成都の国立スーパーコンピューティング センターに導入されており、スーパーコンピューティング プラットフォームを通じて四川省と重慶のタンパク質分野の科学研究機関に力を与えています。高分子医薬品の応用シナリオでは、HelixFold-Single は Baidu Biotech の AIGP プラットフォームにも統合されており、Baidu により効率的なタンパク質分析機能を提供し、革新的な高分子医薬品の探索を支援します。

研究開発チームによると、HelixFold-Single と HelixFold の研究開発プロセスで蓄積された経験に基づいて、チームは、抗原、抗体、ペプチドとタンパク質のより困難な相互作用シナリオに対応する、より多用途で堅牢な複雑な構造を開発しました。 HelixFold-Multimer は、業界の同様の方法よりも数倍正確です。2022年10月以降に公開された68件のSabdab抗原抗体検査データにおいて、単一モデルのHelixFold-MultimerのDockQは0.49、複数モデル融合のDockQは0.5に達し、成功率は67.6%で、他の公開された方法を大きく上回りました。

ペプチド-タンパク質複合体構造予測シナリオでは、2021年10月以降にPDBデータベースから公開された61個のペプチド-タンパク質複合体構造データを評価対象として選択した。 単一モデルの DockQ は 0.380 に達し、マルチモデル融合の DockQ は 0.387 に達し、他の構造予測方法を上回っています。

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抗原抗体複合体のHelixFold-Multimer構造の予測結果


[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/6410/782/6410-782-9da6738fc726b8ab70fe11efc99695ce-3900x1623.png ]

ペプチド-タンパク質複合体のHelixFold-Multimer構造予測結果

例 1: 7VD7 サルモネラ毒素-抗毒素複合体、複雑な立体構造の予測は、毒素と抗毒素がどのように相互作用して細胞内プロセスを調節するかを理解するのに役立ちます。Alphafold2.3 は赤丸で大きな差を予測しますが、HelixFold-Multimer正確な立体構造が予測されました。

例 2: 7UA2 マラリア伝播阻止抗原 Pfs230 ドメイン 1 (Pfs230D1) とナノボディの複雑な立体構造 Pfs230D1 は、臨床試験で広く検証されている高機能かつ活性のあるマラリア伝播阻止ワクチン抗原です。 7UA2 複合体には、Pfs230D1 および Pfs230D1 立体構造でワクチン接種された被験者で産生されるヒトモノクローナル抗体 (hmAb) が含まれています。 HelixFold-Multimer によって予測された立体配座 (青) は真の値とほぼ一致しており、ドッキング表面の予測された DockQ も 0.819 に達し、界面 RMSD は 0.826 A であることがわかります。

[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/6410/782/6410-782-2c184e34d1cadb1d4e53c2953e8b0baa-862x604.png ]

7VD7 複合予測結果　　　　　　　　　　　　　　　　　　

[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/6410/782/6410-782-b93001417653dd6af9b880d6dc821dfa-876x572.png ]

UA2 複合予測結果


AI Large Modelの技術は、バイオコンピューティング分野の急速な発展を推進しています。Baidu　Wenxin Biocomputing Large Model 技術に基づいて構築された PaddleHelix プラットフォームは、ライフサイエンス分野の研究者が大型モデル技術をより便利かつ効率的に適用し、生物の構成と変化パターンをより深く理解し、研究者がより先駆的な研究を実施できるように支援します。特定のがんやウイルス感染症の治療法の探索、新しい抗生物質や分子標的薬の開発、より効率的な産業用酵素の開発など、人々の健康と産業の発展に継続的に貢献していきます。

・PaddleHelixについて
https://paddlehelix.baidu.com


■会社概要
・百度公司
所在地：北京海淀区上地十街10号
代表者：会長兼CEO Robin Li
事業内容：APP、インテリジェントクラウドサービス、Apollo自動運転プラットフォームなど
設立：2000年1月
URL： https://home.baidu.com/

・バイドゥ株式会社
所在地：東京都港区六本木6-10-1　六本木ヒルズ森タワー39階
代表者：代表取締役社長Feng Jiang
事業内容：インターネット製品、サービスの開発・提供、インターネット広告の販売
設立：2006年12月
URL：https://www.baidu.jp

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