PRESS RELEASE
2023年12月15日
台灣富士通股份有限公司
富士通與理化學研究所共同開發
利用生成式AI預測蛋白質結構變化創新藥物發現技術
這項新技術利用人工智慧結合電子顯微鏡影像，以縮減藥物研發的時間與成本
富士通株式會社(Fujitsu)與理化學研究所(RIKEN) 電腦科學中心（R-CCS）的高效能運算（HPC）及人工智慧（ＡＩ）技術驅動的藥物研發部門宣布，自2023年1月共同研發的AI藥物發現技術，從大量電子顯微鏡3D密度圖像中預測蛋白質結構變化的生成式AI創藥技術。並於2023年10月10日（日本時間），由國際醫學圖像計算和計算機輔助干預協會的「MICCAI 2023」國際研討會上發表有關此技術的論文。
同時，富士通計劃於2023年10月10日開始為使用者提供此次開發的蛋白質結構變化預測技術，作為能夠快速測試先進技術的AI平台「 Fujitsu Kozuchi（代號）- 富士通AI平台」的AI創新組件。
在2022年5月開始的共同研究中，開發了一項生成式AI技術能夠從大量的電子顯微鏡影像中精準預測各項目標蛋白質的結構變化及其數量，以及其預測數量中的蛋白質結構變化技術。基於這兩種技術，成功的創建了一種AI創藥技術，能夠在大量的資料庫中預測蛋白質結構變化，同時能夠顯著減少藥物發現的開發時間與成本，為下一代IT創藥技術的核心之一。
由於這項技術相對於傳統程序 (1)的處理速度提高了10倍以上，能夠快速而高效的從大量的電子顯微鏡影像中準確的預測蛋白質的形態與結構變化，因此有望改革細菌、病毒等目標蛋白質與藥物相互作用的設計過程。
未來，富士通與理化學研究所將把此次開發的生成式AI技術，作為實現高精確且高速預測目標蛋白質與抗體複合物解析以及分子整體結構變化的下一代IT藥物發現技術的核心技術之一。
背景
在生物體的生命週期與疾病機制中密切相關的蛋白質十分靈活，透過改變其結構，與生物體內其他分子進行相互作用。例如，感染人體的病毒需要改變病毒表面蛋白質的結構，以與細胞表面的蛋白質結合。因此，為了有效開發能夠抑制感染的藥物（如COVID-19），了解病毒表面蛋白質多樣性變化的結構是至關重要的。然而，傳統的結構分析方法需要高度的專業知識與反覆試驗，耗費大量時間與資金才能獲得準確的結構變化結果。為了解決這一問題，富士通和理化學研究所運用其獨特的生成式AI技術，成功開發了以下兩種新型藥物發現技術。
兩項藥物發現技術
富士通和理化學研究所透過運用富士通在深度學習技術發展中積累的專業知識以及應用理化學研究所在超級電腦「富岳」 (2)上進行的藥物發現分子模擬技術，共同開發了兩項新型藥物發現技術。 這兩項技術的結合將目標蛋白質結構變化的預測時間從一天縮短到兩小時 (3)，從而有助於提升制藥公司藥物發現的速度和效率。各技術的詳細內容如下：
1. 精確預測蛋白質立體結構多樣形態與比例的生成式AI技術
於廣泛範疇內準確預測結構變化，需要精確捕捉目標蛋白質在不同形態中的比例變化。本次研究使用了大量捕捉目標蛋白質某一瞬間的投影影像與角度，透過計算組裝投影目標，將不同形態的立體結構以3D密度圖的形式還原。同時，根據還原的立體構造各形態的變化頻率，基於實驗數據估算出目標蛋白質能夠取得的各種形態的比例。
2. 基於蛋白質立體結構的低維特徵研發的一項結構變化預測技術
由於目標蛋白質的立體結構通常是高維度的數據，而直接分析其構造變化是困難的。因此，富士通與理化學研究所藉由降低維度後的特徵，以生成式人工智慧技術將低維度的分析結果還原至原始的高維數據，並透過還原3D密度圖以實現結構變化的預測。
圖: 本次開發技術的概述
藉由顯微鏡下拍攝的大量圖像以訓練編碼器與解碼器。在訓練之後，可以獲得一個可分析的低維分佈1），該分佈相當於難以分析的結構分佈2）。同時，透過解碼器將其還原為對應於低維特徵的3D密度地圖。
未來計劃
未來，富士通和理化學研究所將充分運用此次開發的AI藥物發現技術，作為高精確且高速預測目標蛋白質與抗體複合體分析、以及分子整體結構變化的核心技術之一。
致力於實現醫學領域的Society 5.0，理化學研究所正促進打造針對藥物研發的超級電腦「富岳」DX平台計劃，旨在透過此次開發的新技術，推估目標蛋白質多樣的結構狀態以促使藥物研發過程的革新。此外，理化學研究所還推動多項計畫（如TRIP (4) 等），跨足各項研究領域，有效地創造出超越單一研究領域的創新研究平台。
富士通將於2023年10月10日起提供預測蛋白質結構變化技術，作為AI平台「Fujitsu Kozuchi (代號) - Fujitsu AI Platform」的核心。富士通致力於實現可持續的世界，以「 Fujitsu Uvance」的各項場域內，推動「 Healthy Living 」，並透過結合AI和HPC的開發技術，未來將繼續為解決醫療領域的社會問題做出貢獻。
注釋
- [注1]傳統程序
旨在根據 [Kinman et al. (2023)]中所述的目標蛋白質結構變化序列的構建方法。在這個程序中，變化序列是由已存在的生成式AI - cryoDRGN 藉由大量目標蛋白質的投影圖像進行訓練所構建的。 - [注2]超級電腦「富岳」
「富岳」是「京」超級電腦的後繼機種，於2020年6月到2021年11月，超級電腦排名中，連續4個時期於4個類別中排名第一。並於2021年3月9日開始正式營運。 - [注3]將目標蛋白質結構變化的預測時間從一天縮短到兩小時
旨在涉及蛋白質合成的核糖體數據上應用本技術時的效果。 - [注4]
相關連結
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【本篇新聞為Fujitsu Limited 於2023/10/10發布之新聞稿摘要】原文出處
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