Molekulların necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu başa düşmək biologiyanın əsasını təşkil edir: canlı orqanizmlərin necə işlədiyinin şifrəsini açmaqdan tutmuş xəstəlik mexanizmlərini aşkara çıxarmağa və həyat qurtaran dərmanların hazırlanmasına qədər. Son illərdə AlphaFold kimi modellər zülalların 3D strukturunu proqnozlaşdırmaq qabiliyyətimizi dəyişərək, molekulyar forma və qarşılıqlı əlaqə haqqında mühüm fikirlər təqdim etdi.

Lakin AlphaFold molekulların bir-birinə necə uyğunlaşdığını göstərə bilsə də, onların nə qədər güclü bağlandığını ölçə bilmədi – yuxarıda qeyd olunan bütün xüsusiyyətləri başa düşmək üçün əsas amil. Bu çatışmayan parça MIT-nin yeni AI modeli Boltz-2-nin daxil olduğu yerdir.

Boltz-2 kiçik molekullu dərmanların kəşfində kritik parametr olan həm strukturu, həm də bağlanma yaxınlığını birgə modelləşdirməklə yeni zəmin yaradır. Boltz-2-nin yaxınlıq modulu müxtəlif molekulların zülallara necə güclü bağlandığını göstərən milyonlarla real laboratoriya ölçmələri üzərində öyrədilib. Bunun sayəsində Boltz-2 indi real dünyada narkotik kəşfinin müxtəlif mərhələlərini əks etdirən bir neçə meyarda görünməmiş dəqiqliklə bağlama gücünü proqnozlaşdıra bilir.

Müəyyən edilmiş meyarlarda Boltz-2-nin proqnozları tam fizikasız enerji pozğunluğu (dərmanın hədəfinə nə qədər möhkəm yapışacağını proqnozlaşdıran dəqiq kompüter simulyasiyası, lakin hətta GPU-da bir testi keçirmək üçün bir günə qədər vaxt apara bilər) tərəfindən verilən proqnozlara çox yaxındır – 1000 dəfədən çox sürət. Bu, dəqiqliyi təmin edən ilk dərin öyrənmə modelidir.

MIT CSAIL Ph.D: “Bu performans artımı Boltz-2-ni təkcə tədqiqat aləti deyil, həm də real dünyada dərman inkişafı üçün praktiki mühərrik edir” deyir. tələbə Gabriele Corso. Corso, tələbə yoldaşı Jeremy Wohlwend və MIT Jameel Clinic tədqiqatçısı Saro Passaro ilə birlikdə Boltz-1 və Boltz-2-nin aparıcı tədqiqatçısı idi.

” Tək bir molekul və onun hədəfi arasındakı qarşılıqlı əlaqəni simulyasiya etmək üçün saatlar sərf etmək əvəzinə , elm adamları indi eyni vaxt çərçivəsində geniş kimyəvi kitabxanaları yoxlaya bilər ki, bu da ilkin mərhələ qruplarına laboratoriya sınaqları üçün yalnız ən perspektivli birləşmələrə üstünlük verməyə imkan verir.”

Boltz-2 model kodu, çəkilər və təlim məlumatları daxil olmaqla MIT lisenziyası altında tam açıq mənbə kimi buraxılacaq .

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=8188791252&adk=1645945215&adf=308666314&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1749547729&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-06-protein-affinity-role-ai-drug.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM3LjAuNzE1MS42OSIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTM3LjAuNzE1MS42OSJdLFsiQ2hyb21pdW0iLCIxMzcuMC43MTUxLjY5Il0sWyJOb3QvQSlCcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1749547727561&bpp=3&bdt=191&idt=52&shv=r20250609&mjsv=m202506090101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Df22668bce9793ae4%3AT%3D1735196613%3ART%3D1749547598%3AS%3DALNI_Mb4Xpwl1SO1AcvqroR6xccDm_sheQ&gpic=UID%3D00000f7c5320f40b%3AT%3D1735196613%3ART%3D1749547598%3AS%3DALNI_Mb1dz_DHiT2yDzXLMaB9CDkQl4XGg&eo_id_str=ID%3Dcdf7f2f01784f52d%3AT%3D1735196613%3ART%3D1749547598%3AS%3DAA-Afjb8kbeupLLyQ0QHQmZxpM4v&prev_fmts=0x0%2C336x280%2C336x280&nras=1&correlator=3271089990177&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=4&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2101&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31092895%2C31092897%2C31092900%2C95353387%2C31092908%2C42533293%2C95362795%2C95359266%2C95362804%2C95363071%2C95340253%2C95340255&oid=2&pvsid=7853060960334710&tmod=1281843886&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=5&uci=a!5&btvi=2&fsb=1&dtd=1757

Boltz-1 başlanğıcları

2023-cü ilin əvvəlində MIT Kompüter Elmləri və Süni İntellekt Laboratoriyasının (CSAIL) və MIT Jameel Klinikasının Sağlamlıqda Maşın Öyrənməsinin (Jameel Clinic) tədqiqatçılar qrupu iddialı bir təcrübəyə başladılar: Maşın öyrənmə modeli nəinki molekulyar strukturları proqnozlaşdıra bilər, həm də biomolekulların necə davrandığını, necə davrandığını və bir-biri ilə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu, çox güman ki, əsas mexanizmlərini başa düşə bilərmi? narkotik kəşfi.

Bir çox xəstəliklərin əsasını biomolekulyar funksiyalarda səhv tənzimləmələr təşkil edir. Bununla belə, bu, əlaqəli hədəflərə bağlana bilən molekulların dizaynı ilə azaldıla bilər. Bu bağlayıcı davranışı dəqiq proqnozlaşdırmaq effektiv yeni dərmanların dizaynında ən böyük problemlərdən biridir.

2024-cü ildə həmin layihə bu sahədə ən müasir üsul olan AlphaFold3-ə sürətli, əlçatan alternativ olaraq hazırlanmış açıq mənbəli model Boltz-1 kimi tanındı. Buraxılışından bəri Boltz-1 aparıcı akademik laboratoriyalarda, biotexnologiyalarda və əczaçılıq şirkətlərində minlərlə alim tərəfindən istifadə edilmişdir ki, bu da onu sənayedə öz növünün ən geniş istifadə olunan modeli edir.

İndi eyni komanda, biotexnologiya şirkəti Recursion ilə işləyərək növbəti addımı açıqladı: Boltz-2, süni intellektlə işləyən molekulyar modelləşdirmədə böyük irəliləyiş.

Boltz-2 Boltz-1-i bir neçə əsas yolla təkmilləşdirir. Model, hərəkətdə olan molekulların kompüter simulyasiyaları və modelin əvvəlki versiyasının proqnozlarından hazırlanmış sintetik məlumatlar da daxil olmaqla, daha böyük və daha müxtəlif verilənlər toplusundan istifadə etməklə yenidən hazırlanıb. O, həmçinin proqnozlaşdırılan strukturları daha reallaşdırmaq üçün fizikaya əsaslanan işarələrdən istifadə edərək nəticələri dəqiq tənzimləməyə kömək edən Boltz-Steering adlı yeni funksiya əlavə edir.

Gündəlik anlayışlar üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosda ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçin və mühüm nailiyyətlər, yeniliklər və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniləmələr əldə edin .Abunə ol

Performansına əlavə olaraq, Boltz-2 istifadə üçün nəzərdə tutulmuşdur. Model real eksperimental məlumatlar, nümunə strukturlar və ya istifadəçi seçimləri ilə idarə oluna bilər ki, bu da tədqiqatçılara nəticələri artıq bildikləri və ya sınaqdan keçirməyə çalışdıqlarına uyğunlaşdırmaq üçün daha çox nəzarət imkanı verir.

Passaro deyir: “Bu buraxılış, tərəqqinin biologiya və zülal mühəndisliyində görülən sürətli qazanclardan geri qaldığı kiçik molekullu dərmanların kəşfi sahəsi üçün xüsusilə əhəmiyyətlidir “. “AlphaFold və Boltz-1 kimi modellər antikorların və zülal əsaslı terapevtiklərin hesablama dizaynında əhəmiyyətli bir sıçrayışa imkan versə də, biz qlobal boru kəmərindəki dərmanların əksəriyyətini təşkil edən kiçik molekulları yoxlamaq qabiliyyətimizdə oxşar inkişaf görmədik.

“Boltz-2, erkən mərhələdə skrininqin dəyərini və vaxtını kəskin şəkildə azalda bilən dəqiq bağlayıcı yaxınlıq proqnozlarını təmin etməklə bu boşluğu birbaşa həll edir.”

Passaro və Corso Boltz-2 üzərində MIT professorları və CSAIL-in Baş Müstəntiqləri Regina Barzilay və Tommi Jaakkola, Wohlwend və MIT və Recursion-da tədqiqatçılar qrupu ilə birlikdə çalışdılar.

Daha çox məlumat: GitHub-da: github.com/jwohlwend/boltz

Massaçusets Texnologiya İnstitutu tərəfindən təmin edilmişdir