РЕДВУД-СИТИ, Калифорния, 27 мая 2026 г. — Biohub сегодня объявил о выпуске модели мира биологии белков: научного движка для прогнозирования, проектирования и открытий, который может отображать белки по всему древу жизни, предсказывать их структуры и создавать новые белковые связывающие агенты, функционирующие в лабораторных экспериментах.
Белки — это механизмы жизни. Почти каждая функция человеческого организма зависит от них. Они являются одними из важнейших мишеней в медицине, однако проектирование функциональных, стабильных белков, которые работают в организме так, как задумано, представляет собой огромную научно-техническую задачу.
Сегодня Biohub предоставляет исследователям по всему миру открытый движок для прогнозирования структуры белков, их проектирования и биологических открытий, построенный на основе трех релизов: ESMC, ESMFold2 и ESM Atlas:
- Основная научная гипотеза ESM заключается в том, что обучение языковой модели на последовательностях всей жизни заставит ее усвоить фундаментальные свойства, управляющие биологией белков — правила, лежащие в основе того, как белки сворачиваются, взаимодействуют и функционируют во всей живой природе. В его основе лежит ESMC, современная языковая модель, представляющая белки, обученная примерно на 2,8 миллиарда последовательностей, взятых из всех форм жизни.
- ESMFold2 — это движок проектирования, созданный для преобразования последовательностей ESMC в атомно-разрешенные 3D-структуры биомолекулярных комплексов. В экспериментах, описанных в препринте, исследователи использовали ESMFold2 для разработки белковых связывающих агентов против пяти мишеней, имеющих центральное значение для онкологии и иммунологии — вычислительный поиск был завершен за дни, а не за несколько месяцев или лет. Лабораторно подтвержденные связывающие агенты продемонстрировали высокое сродство, специфичность и стабильность — свойства, критически важные для клинического применения — и показали минимальное сходство с последовательностями в публичных базах данных, что предполагает, что модель создает решения de novo, а не извлекает известные связывающие агенты.
- ESM Atlas делает представления ESMC доступными для навигации по 6,8 миллиардам белковых последовательностей и 1,1 миллиарду предсказанных структур — это крупнейшее на сегодняшний день применение ИИ в биологии белков. Он организует белки по связям, которые изучила модель, выявляя соединения, которые не были зафиксированы существующими базами данных, включая эволюционные связи между ферментами редактирования генов, распространенными по далеким ветвям жизни. Большая часть этой биологии никогда не была аннотирована. Для исследователей, работающих над заболеваниями, биология которых плохо изучена, это делает нехарактеризованную биологию доступной для поиска.
Все три инструмента находятся в свободном доступе для мирового научного сообщества на платформе Biohub Platform.
«Проектирование взаимодействий между белками — это фундаментальная проблема биохимии и критически важный аспект для разработки лекарств. Мы показали, что эти модели изучили настолько высокоточную модель мира биологии, что вы можете проектировать белковые интерфейсы вычислительным путем, переносить их в лабораторию, и они будут функционировать так, как предсказано». — Алекс Ривз, руководитель научного отдела, Biohub
«Проектирование взаимодействий между белками — это фундаментальная проблема биохимии и критически важный аспект для разработки лекарств. Мы показали, что эти модели изучили настолько высокоточную модель мира биологии, что вы можете проектировать белковые интерфейсы вычислительным путем, переносить их в лабораторию, и они будут функционировать так, как предсказано».
ESMFold2: более быстрый путь от биологии белков к дизайну связывающих агентов
ESMFold2 — это открытая, современная модель прогнозирования структуры, которая переводит знания о закономерностях эволюции, закодированные в ESMC, в точные 3D-модели белков и их взаимодействий с атомным разрешением. Она лидирует в стандартных тестах по сворачиванию белков при прогнозировании взаимодействий белок-белок и антитело-антиген.
Терапия на основе антител стала краеугольным камнем современной медицины, составляя примерно четверть всех новых одобренных FDA лекарств, охватывая раковые заболевания, аутоиммунные заболевания и состояния, для которых раньше было мало вариантов лечения. Поиск жизнеспособного терапевтического кандидата зависит от идентификации молекул, которые плотно и специфично связываются с мишенью заболевания; разработка одного доклинического кандидата обычно занимает от трех до четырех лет. ESMFold2, который предсказывает структурные конфигурации, наиболее вероятно обеспечивающие высокое сродство к заданной мишени, может перенести большую часть первоначального поиска в вычислительную плоскость, создавая экспериментально проверяемые проекты за считанные дни.
Исследователи Biohub использовали модель для разработки белковых связывающих агентов против пяти мишеней, находящихся в центре исследований рака и иммунологии — EGFR и PDGFRβ (участвуют в росте опухолей), PD-L1 и CTLA-4 (иммунные контрольные точки, которые раковые клетки используют для уклонения от обнаружения) и CD45 (регулятор передачи сигналов иммунных клеток). Проекты достигли частоты попадания 36–88% для компактных мини-связывающих агентов и 15–29% для форматов, полученных из антител, с подтвержденным связыванием в лабораторных экспериментах. Для PD-L1 разработанные связывающие агенты восстановили передачу сигналов Т-клеток в лабораторных тестах, блокируя тот же путь, на который нацелены одобренные методы терапии контрольных точек.
ESMFold2 меняет точность и скорость раннего обнаружения терапевтических связывающих агентов, превращая первоначальный поиск из преимущественно эмпирического скрининга в дизайн, управляемый вычислениями, который занимает часы или дни.
«Biohub был построен на убеждении, что открытая наука ускоряет открытия. Предоставление этих инструментов в свободном доступе означает, что исследователи повсюду могут быстрее продвигаться к персонализированным методам лечения, которые работают для отдельных пациентов, потому что они нацелены на конкретную биологию, вызывающую их заболевание». — Д-р Присцилла Чан, соучредитель Biohub
«Biohub был построен на убеждении, что открытая наука ускоряет открытия. Предоставление этих инструментов в свободном доступе означает, что исследователи повсюду могут быстрее продвигаться к персонализированным методам лечения, которые работают для отдельных пациентов, потому что они нацелены на конкретную биологию, вызывающую их заболевание».
Общая открытая научная экосистема, построенная на модели мира биологии белков
Модель мира биологии белков обучена на эволюционной летописи самой жизни, миллиардах белковых последовательностей, охватывающих всю широту жизни, включая бактерии в глубоких слоях почвы, организмы в экстремальных условиях и более 20 000 типов белков, обнаруженных в организме человека. Ее цель обучения проста: предсказать аминокислоты, которые выбирает эволюция. Поскольку эволюция стремится сохранить белки, которые соответствуют своему назначению, закономерности, сохраняющиеся на протяжении миллиардов лет данных, неявно кодируют физические правила, управляющие функцией белков. Эта работа показывает, что из этого обучения возникает модель мира — та, которая усвоила эти правила достаточно глубоко, чтобы создавать функциональные белки с нуля.
Миссия Biohub — лечить и предотвращать заболевания. Мы верим, что путь к этой цели лежит через понимание биологии на самом глубоком уровне — и предоставление инструментов этого понимания каждому ученому. Вместе ESMFold2, ESMC и ESM Atlas составляют современную, открыто доступную экосистему для прогнозирования и проектирования структуры белков — общую основу для любого исследователя, работающего над фундаментальной биологией или разработкой новых терапевтических средств.
###
О Biohub
Biohub — это биомедицинская исследовательская организация со статусом 501(c)(3), реализующая первую в своем роде масштабную инициативу по объединению передовых технологий искусственного интеллекта и биологии для борьбы с заболеваниями. Обладая мощными вычислительными ресурсами, опытом в области исследований и разработки ИИ, а также современными технологиями для измерения, визуализации и программирования биологических процессов, Biohub предоставляет ученым по всему миру возможность использовать биологию на базе ИИ для изучения того, как клетки функционируют и организуются в системы, что в конечном итоге помогает понять причины возникновения болезней и найти способы их лечения или предотвращения. Узнайте больше на сайте biohub.org.
Контакт для прессы: press@biohub.org