Компания Microsoft вложила свою лепту в быстро развивающуюся область ИИ, генерирующего белки, представив EvoDiff — фреймворк, призванный произвести революцию в белковой инженерии. По словам старшего научного сотрудника Microsoft Кевина Янга, EvoDiff устраняет необходимость в получении структурной информации о целевых белках, что исторически является одним из самых трудоемких этапов проектирования белков.

В отличие от других существующих моделей, EvoDiff использует модель с 640 миллионами параметров, обученную на различных видах и функциональных классах белков. Эта диффузионная модель постепенно очищает шумы в белковой последовательности, приближая ее к функциональной белковой структуре. Модель также может заполнять пробелы в существующих белковых конструкциях, предоставляя аминокислотную последовательность, отвечающую определенным критериям.

AlphaFold компании DeepMind является стандартом в области предсказания структуры белков. Она использует глубокие нейронные сети для моделирования физических и биологических принципов сворачивания белков. Однако EvoDiff компании Microsoft использует иной подход, работая в "пространстве последовательностей" и генерируя таким образом "неупорядоченные белки", которые играют важнейшую роль в биологии и болезнях.

Потенциальные возможности применения EvoDiff весьма обширны. С помощью этого фреймворка можно создавать ферменты для лекарственных препаратов, доставки лекарств и промышленных химических реакций. Тем не менее, данная система пока не прошла рецензирование, и перед ее коммерческим применением необходимо провести дополнительные работы по масштабированию. Команда также планирует провести лабораторные испытания полученных белков для подтверждения их жизнеспособности. Эти эксперименты позволят получить важные сведения для развития следующего поколения фреймворка и обеспечить его потенциальное применение в реальном мире.