Neo-1 - VantAI初の原子生成AIモデル

Neo-1とは何ですか？

VantAIが開発したNeo-1は、新規分子生成と原子レベルの構造予測を統合した世界初のAIモデルです。生体分子構造の予測、新規分子の生成、分子ゲルなどの新規治療薬の設計に優れた性能を発揮します。Neo-1は、部分配列、部分構造、実験データなど、多様な情報を受け入れることができるマルチモーダル入力機能を備えており、創薬設計の効率と精度を大幅に向上させます。VantAIのNeoLinkプラットフォームと組み合わせることで、Neo-1はクロスリンク質量分析法によって疎な構造制約を生成し、それらを完全な原子分解能構造に組み立てることで、構造生物学の発展を促進します。

ネオ1の主な機能

• 統合型発電・予測Neo-1は、その場での分子生成と原子レベルの構造予測を統合した初のモデルです。原子座標を予測するのではなく、分子の潜在表現を生成することで、生体分子構造を予測し、全く新しい分子を生成することができます。
• マルチモーダル入力Neo-1は、部分配列、部分構造、実験データなど、複数のモダリティからの入力を受け付けます。このマルチモーダル入力アプローチにより、モデルの柔軟性と適用性が大幅に向上します。
• 大規模訓練Neo-1は、生物学における最大規模の拡散ベースモデルの一つであり、数百台のNVIDIA H100 GPUを使用して構造データセットと合成データセットで学習されています。
• カスタムデータセットとツールNeo-1は、VantAI独自のNeoLinkデータセットと、NVIDIAとの共同開発によるPINDERおよびPLINDERツールを組み合わせたものです。

ネオ1の技術原理

• ポテンシャル空間における拡散過程Neo-1は、拡散プロセスを従来の座標空間から潜在空間へと移行させます。この移行により、モデルはより滑らかな配列と構造のランドスケープ内で推論を行うことが可能になり、タンパク質、ペプチド、低分子などの全く新しい分子を生成すると同時に、それらの構造を原子レベルの精度で予測することができます。
• 大規模なトレーニングとカスタムデータセットNeo-1は、生物学分野における最大規模の拡散ベースモデルの一つであり、数百台のNVIDIA H100 GPUを用いて構造データセットと合成データセットで学習されています。VantAI独自のNeoLinkデータセットと、NVIDIAと共同開発したPINDERおよびPLINDERツールを活用することで、モデルのパフォーマンスを向上させています。
• 精密な分子生成と構造予測Neo-1は、粗密生成アプローチを採用しており、分子構造全体に基づいた中間報酬を適用することで、あらゆる目標に向けて分子生成を誘導します。これは、生成プロセスに柔軟性に欠ける従来の自己回帰モデルとは異なります。

ネオ1プロジェクトの住所

• プロジェクト公式サイト：https://www.vant.ai/neo-1

Neo-1の応用シナリオ

• 分子接着剤設計Neo-1は、複雑な標的を対象とした分子ゲルなどの新規治療薬を設計することができ、従来数年かかっていた時間を数週間に短縮できる。
• タンパク質複合体構造予測Neo-1は、三元複合体、抗体-抗原相互作用、タンパク質-ペプチド複合体など、さまざまな生体分子複合体の構造を予測することができる。
• NeoLinkデータプラットフォームの応用例Neo-1は、VantAIのNeoLinkデータプラットフォームと組み合わせることで、クロスリンク質量分析法によって生成された疎な構造制約に基づいて、完全な原子分解能構造を構築することができる。
• 抗体発見Neo-1は、抗体発見を最初から最後まで合理的に行うことを可能にします。部分的な抗体配列と抗原構造を入力として受け取り、同時にVH抗体断片を折り畳んで部分的なCDRH3配列を生成することができます。