Chai-1 AI model omogućava objedinjeno predviđanje proteina, malih molekula, DNK, RNK, kovalentnih modifikacija i još mnogo toga

 

Chai Discovery je 9. septembra predstavio Chai-1, napredni AI model dizajniran za predviđanje struktura molekula — ključni dio procesa otkrivanja lijekova. Chai-1 je dostupan besplatno putem web interfejsa, a kompanija takođe pruža kod i alate modela za nekomercijalnu istraživanje i razvoj.

OpenAI i Thrive Capital nedavno su se udružili da podrže Chai Discovery, pionirsku biologijsku startap kompaniju koju su osnovali bivši istraživači iz OpenAI i Meta. Startap je prikupio skoro 30 miliona dolara kako bi unaprijedio AI tehnologije u otkrivanju lijekova.

 

Šta je Chai-1 i kako funkcioniše?

 

Chai-1 predstavlja značajan napredak u AI tehnologiji, sposoban je da precizno predviđa strukture biohemijskih molekula. Ovaj model bi mogao značajno da ubrza proces razvoja lijekova. Prema riječima Chai Discovery, Chai-1 nadmašuje model Google DeepMind-a, AlphaFold, u određenim benchmark testovima. Model se bavi različitim tipovima molekula, uključujući male molekule, proteine, DNK, RNK i hemijske modifikacije, što ga čini svestranim alatom u oblasti otkrivanja lijekova. Ovo pozicionira Chai-1 kao vodeći alat u razumijevanju struktura bioloških molekula i naglašava njegov potencijalni uticaj na farmaceutsku industriju.

Za razliku od mnogih postojećih alata za predviđanje strukture koji zahtjevaju višestruka poravnanja sekvenci (MSA), Chai-1 se takođe može pokrenuti u režimu jedne sekvence bez MSA, uz očuvanje većine svojih performansi. Model može preciznije savijati multimere (69,8%) nego AlphaFold-Multimer model baziran na MSA (67,7%), mjereno DockQ prihvatljivom stopom predviđanja. Chai-1 je prvi model koji je u stanju da predvidi multimerske strukture koristeći samo jednu sekvencu (bez MSA pretrage) na nivou kvaliteta AlphaFold-Multimer.

Tehnički izveštaj o Chai-1 detaljno opisuje impresivne performanse modela. Chai-1 se odlikuje u predviđanju interakcija između proteina i malih molekula i sposoban je da upravlja više zadataka, kao što je predviđanje interakcija među više proteina. Izvrsno funkcioniše čak i sa ograničenim podacima. To je čest izazov u stvarnim scenarijima, i to bez oslanjanja na Multiple Sequence Alignments (MSAs), koji se obično koriste u drugim modelima.

 

Budućnost otkrivanja lijekova uz pomoć AI

 

Trenutno, Google DeepMind-ov AlphaFold je vodeći model za predviđanje proteina. Međutim, superiorne performanse Chai-1 ukazuju na brzi napredak u AI tehnologiji. Uz značajna ulaganja u otkrivanje lijekova, napredak poput Chai-1 može značajno skratiti vrijeme potrebno za pronalaženje lijekova za ozbiljne bolesti.

Za više informacija o inovacijama Chai Discovery i potencijalnom uticaju Chai-1 na otkrivanje lijekova, posjetite njihovu web stranicu ili pročitajte cjelokupan Tehnički izvještaj o Chai-1.

(IT mixer)