Nvidia nghiên cứu ứng dụng sinh học: Nhóm sinh học của người đoạt giải Nobel sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế protein tổng hợp, chống độc tố gây tử vong

robot
Đang tạo bản tóm tắt

Nhà sinh vật học tính toán Susana Vázquez Torres làm việc trong phòng thí nghiệm của người đoạt giải Nobel David Baker tại Đại học Washington, và nhóm công nghệ sinh học của cô sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các protein tổng hợp mới có thể vô hiệu hóa nọc rắn dữ dội, giúp con người chống lại nọc rắn chết người và kết quả cho thấy protein tổng hợp mới do Torres và nhóm của ông thiết kế thông qua AI nhanh hơn và hiệu quả hơn so với tiêm chống nọc độc truyền thống.

Trước đây, sau khi con người bị rắn độc cắn, họ chỉ có thể dựa vào việc tiêm huyết thanh miễn dịch để chống lại nọc rắn, quá trình tạo huyết thanh rườm rà, phải lấy máu từ nhiều động vật để làm huyết thanh, và tỷ lệ điều trị thất bại cao, không thể chống lại hoàn toàn chất độc, cùng với khó khăn trong việc bảo quản huyết thanh, tốn kém, không phù hợp với túi tiền của công chúng, những vấn đề y tế này có thể được giải quyết bằng AI, các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để giải quyết nhiệm vụ tốn thời gian và không thể đạt được trong phòng thí nghiệm.

Susana Vázquez Torres và nhóm của cô đã công bố nghiên cứu của họ về Thiên nhiên, mang lại hy vọng mới cho nông dân ở các cộng đồng nông thôn ở Nam Mỹ và Mỹ Latinh, những người từ lâu đã bị thương nặng hoặc thậm chí bị giết bởi rắn độc, và protein tổng hợp được thiết kế bởi AI nhanh hơn các phương pháp chiết xuất huyết thanh y học truyền thống để chống lại nọc rắn, và có thể tiết kiệm thời gian và chi phí thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, và có thể được định lượng trên quy mô lớn. Những người trước đây không có tiền để điều trị có những cách rẻ hơn để chống lại nọc rắn, giảm nguy cơ cắt cụt chi và tử vong.

Mô hình học sâu AI giúp thiết kế protein tổng hợp để chống lại độc tố của rắn hổ mang chúa

Mô hình học sâu (RFdiffusion và ProteinMPNN) dựa trên kiến trúc AI Ampere của NVIDIA đã tạo ra hàng triệu cấu trúc kháng độc tố tiềm năng trong mô phỏng máy tính. Các nhà nghiên cứu không cần phải lựa chọn protein thủ công trong phòng thí nghiệm mà thay vào đó sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo của NVIDIA và mô hình được đào tạo bằng GPU để dự đoán tương tác giữa protein tổng hợp và độc tố rắn, từ đó nhanh chóng tìm ra protein tổng hợp mới để bảo vệ con người và động vật khỏi nguy cơ của độc tố rắn.

Protein tổng hợp mới được tạo ra trong phòng thí nghiệm liên kết chặt chẽ với độc tố ba ngón tay (3FTx), giúp vô hiệu hóa hiệu quả độc tính nghiêm trọng của rắn hổ mang, thành phần độc hại nhất của nọc rắn hổ mang.

Các ứng dụng công nghệ sinh học AI có thể được mở rộng sang các bệnh nhiễm virus và nghiên cứu bệnh miễn dịch khác

Nghiên cứu mới này không chỉ chống độc tố rắn mà mô hình AI cũng có thể mở rộng sang các nghiên cứu y tế sinh học khác, cung cấp phương pháp điều trị chính xác hơn cho viêm nhiễm virus, bệnh miễn dịch tự thể hoặc các căn bệnh phức tạp khác, thay thế cho quá trình thử nghiệm liên tục trong nghiên cứu mới thuốc bằng thuật toán AI, giúp dễ dàng sản xuất các loại thuốc đã được chứng minh.

Torres và các đối tác của cô, bao gồm các nhà nghiên cứu từ Đại học Kỹ thuật Đan Mạch, Đại học Bắc Colorado và Trường Y học Nhiệt đới Liverpool, hiện đang làm việc để phát triển protein tổng hợp để thử nghiệm lâm sàng và sản xuất quy mô lớn.

Bài báo này Nvidia nghiên cứu ứng dụng sinh học: Nhóm sinh học của người đoạt giải Nobel sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế protein tổng hợp, chống đỡ độc tố của rắn độc. Xuất hiện đầu tiên trên Tin tức chuỗi ABMedia.

Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
Không có bình luận
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)