С развитием потенциала GPT-4o компания EvolutionaryScale, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, основанная бывшими инженерами Meta из распущенной команды по сворачиванию белков, выходит на инновационную территорию: делает биологию программируемой. Несмотря на то что компания существует всего год, она уже добилась значительных успехов. Сегодня был представлен ESM3 — многомодальная генеративная языковая модель, способная следовать запросам и проектировать новые белки. В испытаниях ESM3 успешно сгенерировала новый зеленый флуоресцентный белок (esmGFP), достижение, которое обычно потребовало бы сотни миллионов лет эволюции.
Революция в Дизайне Белков
Созданный esmGFP имеет последовательность, которая на 58% схожа с ближайшим известным флуоресцентным белком, при этом компания оценивает, что эта инновация моделирует более 500 миллионов лет естественной диверсификации белков.
В связи с запуском ESM3, EvolutionaryScale привлекла 142 миллиона долларов в раунде посевного финансирования, возглавляемом известными инвесторами, такими как Nat Friedman, Daniel Gross и Lux Capital. Также внесли средства венчурные капитальные компании Amazon и Nvidia. Самая маленькая модель была открыта для общего доступа, чтобы ускорить исследования в этой передовой области.
Предстоящие Задачи
Создание ESM3 — это лишь первый шаг; реальное влияние на мир еще предстоит полностью исследовать. EvolutionaryScale стремится использовать мощь генеративных AI-моделей, чтобы декодировать фундаментальный язык жизни, сосредотачивая внимание на основных биологических молекулах — РНК, белках и ДНК, которые эволюционировали на протяжении 3,5 миллиарда лет. Программируя биологию и проектируя новые молекулы, компания надеется решить такие масштабные проблемы, как изменение климата, загрязнение пластиками и болезни, включая рак.
Конкуренция
Множество организаций, включая Google DeepMind и Isomorphic Labs, также разрабатывают аналогичные технологии. Основанная в 2023 году, EvolutionaryScale разработала несколько языковых моделей для белков, кульминацией чего стал ESM3, который выделяется своим размером и возможностями.
Модель ESM3 обучена на колоссальном наборе данных — 1 триллион терафлопс вычислительной мощности на основе 2,78 миллиарда натуральных белков и 771 миллиарда уникальных токенов. Эта продвинутая модель может рассуждать по трем основным биологическим свойствам белков: последовательности, структуре и функции. Пользователи могут вводить частичные данные по этим параметрам, и ESM3 генерирует прогнозы для всех, в конечном итоге создавая новые белки.
Улучшенный Контроль для Ученых
«Многомодальное мышление ESM3 дает ученым возможность проектировать новые белки с исключительным контролем. Например, она может интегрировать структуру, последовательность и функцию, чтобы предложить каркасы для ферментов, таких как PETase, который разлагает пластиковые отходы», — отметила компания. В одном из случаев ESM3 была использована для разработки новой версии зеленого флуоресцентного белка, что позволило ученым визуализировать определенные белки внутри клеток. Удивительно, но сгенерированный белок совпадает с яркостью природных флуоресцентных аналогов и на его развитие эволюция потратила бы 500 миллионов лет.
Адаптивная Модель
Модель ESM3 также обладает функцией самоулучшения, позволяя ей уточнять свои результаты на основе обратной связи от лабораторных экспериментов или имеющихся данных.
Доступность и Будущие Приложения
В настоящее время ESM3 доступна в трех размерах: маленьком, среднем и большом. Самая маленькая модель с 1,4 миллиарда параметров открыта на GitHub под неконкурентной лицензией, в то время как средние и большие версии (до 98 миллиардов параметров) доступны для коммерческого использования через API EvolutionaryScale и партнерства с Nvidia и AWS.
EvolutionaryScale стремится использовать эту технологию для решения глобальных проблем и улучшения человеческого здоровья. Наиболее многообещающие приложения могут быть в фармацевтическом секторе, где компании могут использовать ESM3 для разработки инновационных методов лечения угрожающих жизни заболеваний. Предыдущие модели EvolutionaryScale уже показали успех в улучшении характеристик антител и диагностике вариантов COVID-19, подчеркивая потенциальное влияние этого передового AI в биологии.
Рейтинг
