Isomorphic Labs представляет «IsoDDE»: ИИ-движок, превосходящий AlphaFold 3
В ходе знакового анонса, вызвавшего резонанс в фармацевтической и биотехнологической отраслях, Isomorphic Labs — подразделение по поиску лекарств (drug discovery) компании DeepMind (входящей в Alphabet) — официально представило свой проприетарный движок для проектирования лекарств Isomorphic Labs Drug Design Engine (IsoDDE). Выпущенная всего несколько дней назад, эта новая система уже получила от независимых ученых характеристику «крупного прорыва масштаба AlphaFold 4», ознаменовав решительный переход от простого предсказания структур белков к автономному высокоточному проектированию лекарств.
В то время как научное сообщество все еще осваивает возможности AlphaFold 3 (выпущенного в 2024 году), Isomorphic Labs продемонстрировала, что ее внутренние инструменты уже превзошли этот эталон. Сообщается, что IsoDDE объединяет предсказание структуры, оценку аффинности связывания (binding affinity) и молекулярную генерацию de novo (de novo molecular generation) в единую платформу, предлагая эксклюзивным партнерам вычислительное преимущество, которое ранее считалось делом многих лет.
За пределами структуры: переход к рациональному дизайну
На протяжении десятилетий «проблема фолдинга белка» была «святым граалем» вычислительной биологии. С помощью AlphaFold 2 и 3 DeepMind в значительной степени решила вопрос о том, как выглядит биомолекула. Однако Isomorphic Labs утверждает, что одной структуры недостаточно для создания лекарств. Новая система IsoDDE переходит от статического предсказания структуры к динамическому моделированию взаимодействий, отвечая на критический вопрос: Как нам спроектировать молекулу, которая будет специфично и эффективно связываться с мишенью?
Согласно техническому отчету, опубликованному Isomorphic Labs, IsoDDE комплексно решает четыре столпа современного поиска лекарств:
- Предсказание структуры: Высокоточное моделирование белок-лигандных комплексов.
- Аффинность связывания: Точное предсказание силы связывания препарата с мишенью (задача, традиционно требующая дорогостоящего моделирования на основе физики).
- Обнаружение карманов (Pocket Discovery): Идентификация «криптических» сайтов связывания на белках, которые невидимы в статических кристаллических структурах.
- Генерализация (Generalization): Точная работа с биологическими мишенями, которые совершенно не похожи на данные из обучающей выборки.
Бенчмаркинг следующего поколения
Показатели производительности, представленные Isomorphic Labs, указывают на увеличивающийся разрыв между общедоступными исследовательскими инструментами и проприетарными фармацевтическими движками. Наиболее поразительное утверждение касается способности модели к генерализации на мишени «вне распределения» (out-of-distribution) — белки и лиганды, которые структурно отличаются от всего, что есть в открытых базах данных.
В отраслевом стандарте «Runs N' Poses», который проверяет способность ИИ предсказывать связывание лекарств с новыми белками, IsoDDE, по сообщениям, удваивает точность AlphaFold 3. Кроме того, в сложной области биопрепаратов движок продемонстрировал огромное преимущество перед альтернативами с открытым исходным кодом.
В следующей таблице обобщены ключевые различия в производительности, выделенные в техническом отчете:
| Метрика/Возможность | AlphaFold 3 / Open Source | IsoDDE (Isomorphic Labs) |
|---|---|---|
| Генерализация белок-лигандных взаимодействий | Высокая точность на известных семействах | >2x Точность на новых мишенях (Runs N' Poses) |
| Моделирование антитело-антиген | Сильная структурная база | Улучшение в 2,3 раза по сравнению с AlphaFold 3 |
| Предсказание аффинности связывания | Ограничено/структурный вывод | Превосходит физические методы (FEP+) |
| Сложные биопрепараты (High Accuracy) | Стандартный уровень | Улучшение в 19,8 раза по сравнению с Boltz-2 |
| Обнаружение криптических карманов | Требует предварительных знаний о лиганде | Обнаружение только по последовательности (Ligand-blind) |
Разблокировка «неподдающихся» мишеней с помощью криптических карманов
Одним из наиболее значимых научных достижений, описанных в анонсе, является способность IsoDDE идентифицировать криптические карманы (cryptic pockets). Это сайты связывания на поверхности белка, которые открываются только при приближении специфической молекулы — подобно секретной двери, которая появляется только тогда, когда в нее стучат.
Традиционный поиск лекарств часто терпит неудачу, потому что исследователи нацеливаются на очевидные «активные центры», которые могут быть непригодны для воздействия лекарств. Однако IsoDDE успешно воссоздала процесс открытия нового криптического сайта на белке цереблон (cereblon), используя в качестве входных данных только его аминокислотную последовательность. Система предсказала местоположение кармана, не имея информации о существовании лиганда — достижение, которое обычно требует случайного экспериментального открытия или исчерпывающего лабораторного скрининга.
Эта возможность означает, что Isomorphic Labs теперь может сканировать «неподдающийся лекарственному воздействию» (undruggable) протеом и находить точки опоры для новых лекарств там, где предыдущие попытки провалились.
«Огороженный сад» ИИ-фармацевтики
В отличие от AlphaFold 2, исходный код которого был открыт для всего мира, или AlphaFold 3, доступного через бесплатный сервер для некоммерческого использования, IsoDDE является строго проприетарным продуктом. Этот подход «огороженного сада» (walled garden) подчеркивает коммерческий разворот Isomorphic Labs.
Движок служит основой для дорогостоящих партнерств компании с фармацевтическими гигантами, такими как Eli Lilly, Novartis и Johnson & Johnson. Сохраняя эксклюзивность IsoDDE, Isomorphic Labs гарантирует своим партнерам конкурентное преимущество в разработке первоклассных терапевтических средств.
Демис Хассабис (Demis Hassabis), генеральный директор Isomorphic Labs, заявил, что цель состоит в том, чтобы сократить сроки поиска лекарств с лет до месяцев. С IsoDDE компания не просто продает программное обеспечение; она фактически продает результат — предварительно валидированного, высокоэффективного кандидата в лекарственные препараты.
Реакция индустрии: это AlphaFold 4?
Релиз вызвал интенсивные дискуссии относительно номенклатуры и траектории развития линейки ИИ от DeepMind. Хотя официально продукт брендирован как IsoDDE, независимые эксперты поспешили провести сравнение с гипотетическим «AlphaFold 4».
Мохаммед Аль-Курайши (Mohammed AlQuraishi), системный биолог из Колумбийского университета, отметил в интервью, что описанные достижения находятся «в масштабе AlphaFold 4». Способность предсказывать аффинность связывания лучше, чем методы на основе физики (такие как возмущение свободной энергии, FEP+), представляет собой достижение уровня «святого грааля», к которому ученые стремились десятилетиями.
Тем не менее, проприетарная природа модели также вызвала обеспокоенность по поводу разделения науки. Поскольку Isomorphic Labs вырывается вперед с закрытыми инструментами, риск увеличения разрыва между академическими исследованиями и корпоративными возможностями растет. Однако на данный момент биотехнологический мир внимательно наблюдает за тем, как Isomorphic Labs готовится вывести свои первые спроектированные ИИ препараты на стадию клинических испытаний, опираясь на движок, который, по-видимому, знает, как создать лекарство, исходя из фундаментальных принципов.
