媲美Alphafold2!圖策Graphen AI不只預測蛋白質結構 7服務助小分子、生物藥開發

撰文記者 彭梓涵
日期2022-12-01
(攝影/彭梓涵)
今(1)日,前IBM首席科學家現任Graphen創辦人兼執行長林清詠,受Taiwan Biotech Dialog Forum邀請,以「AI逐漸解密生物學中心法則」為題分享,並透露Graphen開發的「蛋白質結構預測AI」將參與CASP15 benchmark比賽。目前數據顯示,Graphen在只用了Alphafold2約1/50的硬體量下,準確率就可達89%,其效能與Alphafold2在CASP14的92.4%成績相抗衡。
 
林清詠是前IBM首席科學家,過去負責帶領IBM華生研究中心的System G團隊,領導超過40位博士級研究員,專門研究圖像運算中連結大數據領域。在此經驗中,他接觸大量銀行客戶,加上資安、社群媒體分析專案成果,奠定了Graphen的基礎。
 
近幾年新冠疫情影響,他也帶領Graphen利用人工智慧(AI)工具,投入COVID-19病毒演化的監控。Graphen不只繪製出「COVID-19基因演化路徑分析」,還透過Graphen AI,在分析高達近86萬種突變組合中,精準地預測到未來病毒突變熱點的結構變化,在幾次關鍵的病毒變異前,皆已向世界發出警訊。
 
不過能做到這樣的預測,主要還是Graphen先前就已開發的「蛋白質結構預測AI」,歷經幾年鴨子划水,Graphen今年也將參加兩年一次、全球蛋白質結構預測最具公信力的CASP15 benchmark比賽。
 
林清詠說,有別於DeepMind的蛋白質結構預測,Graphen只用了1/50的硬體,準確率就可達89%,與DeepMind在2020年92.4%成績相抗衡。
 
不過更大的不同是,DeepMind當前只專注在蛋白質結構預測,Graphen已將其延伸作為小分子藥物、治療性抗體、生物相似藥設計與優化、以及解釋藥物機制、篩選臨床試驗亞族群、提高成功率、與藥物協同作用的提升藥物效用等。
 
他也期望AI、電子產業的技術,協助生技產業解決最主要的核心問題,以Dry Lab方式加速Wet Lab的實驗,增加臺灣生技研發競爭力。
 
(報導/彭梓涵)