Neo-1

什麼是Neo-1 ？

Neo-1是VantAI 推出的全球首個將分子生成與原子級結構預測統一的AI 模型。它通過創新的技術，能夠預測生物分子的結構並生成全新的分子，特別在分子膠等新型治療藥物的設計中表現出色。 Neo-1採用多模態輸入，可以同時處理部分序列、部分結構和實驗數據，從而大大提高藥物設計的效率和準確性。

Neo-1的核心功能

1. 分子生成與結構預測的統一： Neo-1是第一個將從頭分子生成與原子級結構預測結合的模型。與傳統模型不同， Neo-1通過生成分子的潛在表示，不僅能預測分子結構，還能創造全新的分子。

2. 多模態輸入：該模型支持多種數據輸入，包括序列、結構和實驗數據，使得它能夠處理更複雜的任務，增強了模型的靈活性與適用性。

3. 大規模訓練： Neo-1是一個龐大的生物學擴散模型，利用數百個NVIDIA H100 GPU 在廣泛的數據集上進行訓練，確保了其高效和精準。

4. 定制工具與數據集： Neo-1結合了VantAI 自有的NeoLink 數據集和與NVIDIA 合作開發的PINDER & PLINDER 工具，提供更加定制化的功能，進一步提升了性能。

Neo-1的技術原理

1. 擴散過程與潛在空間： Neo-1將擴散過程從傳統的坐標空間轉移到潛在空間，這使得模型可以在更為平滑的序列和結構景觀中推理，生成新分子，並以原子級精度預測其結構。

2. 精準的分子生成：與傳統的自回歸模型不同， Neo-1採用“粗到細”的生成方式，能通過施加中間獎勵精確導向分子的生成過程。

Neo-1的應用場景

1. 分子膠設計： Neo-1可加速復雜靶點的分子膠設計，顯著縮短藥物研發週期。

2. 蛋白質複合物結構預測：該模型能夠預測多種生物分子復合物的結構，幫助研究抗體與抗原的相互作用。

3. 與NeoLink 數據平台結合：通過與VantAI 的NeoLink 數據平台整合， Neo-1能夠基於交聯質譜法生成的結構約束，組裝出完整的原子級分辨率結構。

4. 抗體發現： Neo-1還能夠實現從頭到尾的理性抗體發現，特別適合於新型抗體藥物的設計。

Neo-1的優勢

Neo-1通過其先進的AI 技術，提供了一種創新且高效的方式來加速藥物設計與生物分子研究。其結合生成模型與結構預測的能力，使得生物分子的發現和應用更為精準。無論是藥物研發、蛋白質複合物分析，還是抗體發現， Neo-1都能在短時間內提供高質量的預測和生成結果。

訪問Neo-1項目官網

若想了解更多信息，請訪問Neo-1的[官方網站]( https://www.vant.ai/Neo-1?utm_source=ai-bot.cn )。