一是积极探索大数据驱动的蛋白质设计科研范式。团队在“AI+蛋白质”设计领域取得了重大突破，提出了一种新的冷冻电镜成像算法，即重建蛋白酶体底物降解动态自由能面，并收集了**T特有的四维冷冻电镜独有数据。根据该数据库模拟了蛋白酶体构象的连续体动力学变化，研发了国际领先（First in Class）的靶点机制。同时，基于收集的独有数据集，进行多模态大模型训练，进行蛋白质设计、生成和筛选，并将成果进行了商业转化，目前已获得多轮天使融资，与多家企业开展了合作。
图1 基于审计的蛋白质设计大模型 二是丰富数据的来源、扩充(略)自己采集、分析和建模，以及公共数据的分析。其中，约**T私有数据利用了北大的成像装置采集、纯化得到。同时也辅助加入国际上公开约**P的蛋白质数据库。 三是利用大数据训练蛋白质可控生成大模型。将训练好的大模型用于任意给定靶点的药物设计。通过结合虚拟筛选和物理驱动等策略，可以进一步甄别高质量药物候选物，将湿实验门槛降低到可快速验证的数量级。 四是利用蛋白生成大模型生成特定的靶向药物。目前主要围绕“蛋白酶+炎症小体”，研发世界级领先的药物，为抗癌、抗病毒、抗细菌等方面的蛋白质药物研发提供新思路和解决方案。 通过蛋白质设计、生成和筛选，逐步形成和掌握蛋白为核心的制药关键大数据，形成数据为基础的真正的核心竞争力。图2?产业链协作模式 五是积极探索项目的社会经济效益。项目有利支持多特异药物研发，先导药物发现的时间从**个月缩短至5(略)完成了种子轮融资，自研了候选药物用于治疗心梗等心血管疾病。目前完成动物实验阶段，已与江苏某医药民企合作开发创新药物，同时与慢性病管理机构达成战略合作。 责任编辑：数据局录入2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——科技创新案例之二 | 提高蛋白质从头设计的效率和可控性
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