祝賀BSI成立二十四年與您共探生命密碼

2024年是我們Bioinformatics Solutions Inc.（簡(jiǎn)稱BSI）成立24周年，經(jīng)歷了十二地支的兩個(gè)輪回，在這樣一個(gè)漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程中，BSI攜品牌PEAKS^®️與蛋白質(zhì)組學(xué)共同成長(zhǎng)，解碼生命的秘密！讓我們一起走進(jìn)BSI和PEAKS^®️的故事。

故事要從2000年，有加拿大硅谷之稱的滑鐵盧講起。時(shí)任滑鐵盧大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)院David R. Cheriton School of Computer Science校級(jí)教授的李明院士創(chuàng)辦了BSI公司。李明教授是研究Kolmogorov復(fù)雜性的世界權(quán)威專家，在研究機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、算法平均復(fù)雜度、信息距離和生物信息學(xué)等方面解決了多個(gè)幾十年未解難題，開(kāi)創(chuàng)了新的研究領(lǐng)域，做出了重大貢獻(xiàn)。他解決了計(jì)算生物學(xué)中一個(gè)最著名的理論問(wèn)題：最短超串的近似算法分析，將計(jì)算機(jī)科學(xué)在生命信息工程方面的應(yīng)用向前推進(jìn)了一大步。

2003年，李明教授課題組和多課題組合作，選擇了蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)^[1]以及肽段從頭測(cè)序^[2] 等應(yīng)用方向。

隨后，BSI推出了RAPTOR 蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)產(chǎn)品 和PEAKS^®️肽段從頭測(cè)序產(chǎn)品。

2007年，BSI公司迎來(lái)了多位核心成員的加盟。PEAKS^®️ 陸續(xù)推出了整合從頭測(cè)序和序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索的蛋白鑒定軟件PEAKS DB^[3] 和翻譯后修飾鑒定PEAKS PTM^[4]產(chǎn)品——即用戶所熟悉的PEAKS Studio^®️軟件產(chǎn)品DDA數(shù)據(jù)分析的定性分析流程。

在以鳥(niǎo)槍法為基礎(chǔ)的蛋白質(zhì)組學(xué)中，多肽從頭測(cè)序是基本的譜圖鑒定策略之一，而蛋白的從頭測(cè)序仍然面臨很強(qiáng)的技術(shù)挑戰(zhàn)。

在2013年，BSI報(bào)道了單抗測(cè)序的研究成果^[5]，并于2014首次提供抗體蛋白測(cè)序的商業(yè)化服務(wù)。

為了滿足行業(yè)日益增長(zhǎng)的需求，2015年，BSI在HUPO大會(huì)上推出了抗體測(cè)序平臺(tái)PEAKS AB ^[6]。

緊接著在2016 年，李明教授和BSI團(tuán)隊(duì)在Nature Scientific Reports上發(fā)表了全自動(dòng)化完整抗體從頭測(cè)序論文^[7]，這是全球第一次實(shí)現(xiàn)對(duì)單克隆抗體的自動(dòng)化從頭測(cè)序組裝，并發(fā)布了首個(gè)抗體從頭測(cè)序商業(yè)化軟件PEAKS AB^®️，并獲得美國(guó)專利（US 10309968 B2）^[8]。

BSI持續(xù)以PEAKS AB^®️抗體測(cè)序技術(shù)服務(wù)于廣大科研和工業(yè)界用戶。例如：在2020年一篇轟動(dòng)業(yè)界的文章，通過(guò)CAR-T治療衰老^[9]，其中抗體發(fā)現(xiàn)由BSI的質(zhì)譜技術(shù)團(tuán)隊(duì)提供。

2017 年，是蛋白質(zhì)組學(xué)的AI元年，涌現(xiàn)了多層次的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，應(yīng)用在多肽和蛋白鑒定領(lǐng)域。李明教授和BSI團(tuán)隊(duì)再發(fā)文，第一次將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入肽段從頭測(cè)序，開(kāi)發(fā)了DeepNovo 計(jì)算模型^[10]。DeepNovo算法成為了新一代PEAKS^®️軟件產(chǎn)品的從頭測(cè)序技術(shù)核心，應(yīng)用在抗體測(cè)序，免疫多肽組學(xué)等領(lǐng)域。
緊接著，BSI 實(shí)現(xiàn)了將Deep learning技術(shù)首次引入到 DIA （數(shù)據(jù)非依賴采集）譜圖的從頭測(cè)序，該成果于2019年發(fā)表于Nature Methods ^[11]。

2020年，我們繼續(xù)優(yōu)化了 DeepNovo 算法，并將其升級(jí)為 PointNovo^[12]， 不再依賴于質(zhì)譜儀的精度，其速度也得到了極大地提升，算法精度比全球領(lǐng)先水平提高了 50%，這意味著對(duì)抗原、抗體的測(cè)序會(huì)更為精確。

2021年，BSI利用個(gè)性化深度學(xué)習(xí)技術(shù)從免疫多肽組中發(fā)現(xiàn)新抗原，用于腫瘤疫苗的開(kāi)發(fā)^[13]。

2022年，PEAKS推出了兼容DDA和DIA數(shù)據(jù)分析的高靈敏、高通量、流程化云計(jì)算平臺(tái)PEAKS Online。同年，BSI發(fā)布了PEAKS軟件家族的新成員——PEAKS GlycanFinder，旨在為用戶提供高靈敏度和高精確度的糖蛋白質(zhì)組學(xué)分析整體軟件方案。這二項(xiàng)成果都發(fā)表在Nature Communications^[14，15]。

2023年，我們發(fā)表了GraphNovo^[16]基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的從頭測(cè)序算法，解決了在多肽序列預(yù)測(cè)過(guò)程中，缺失片段導(dǎo)致在這些區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生錯(cuò)誤的氨基酸， 引起測(cè)序錯(cuò)誤積累的問(wèn)題。

2023年，BSI喜獲“基于深度學(xué)習(xí)的肽段從頭測(cè)序”兩項(xiàng)美國(guó)專利 ^[17,18]。這兩項(xiàng)專利也應(yīng)用于抗體/蛋白從頭測(cè)序技術(shù)，以及以免疫多肽組學(xué)為基礎(chǔ)的新抗原發(fā)現(xiàn)。

歲月悠悠，龍舞翩翩，回首望去，BSI已在質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析算法領(lǐng)域深耕24年。如今的PEAKS軟件，已不再是當(dāng)年的青澀模樣，從肽段從頭測(cè)序到蛋白水平從頭測(cè)序，從定性到定量，從DDA到DIA，從普通修飾鑒定到Confident PTM和糖基化修飾深度蛋白質(zhì)組學(xué)，我們一直致力于探索Deep Proteomics，如今PEAKS已成長(zhǎng)為蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域公認(rèn)的標(biāo)桿產(chǎn)品，約占據(jù)了全球蛋白質(zhì)從頭測(cè)序軟件市場(chǎng)的 70%，蛋白組學(xué)分析軟件市場(chǎng)的10%。PEAKS品牌建立與發(fā)展過(guò)程中，離不開(kāi)這24年歷程中所有同事們的辛勤付出及團(tuán)隊(duì)協(xié)作，包括了算法設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)、軟件工程團(tuán)隊(duì)、應(yīng)用與質(zhì)譜技術(shù)團(tuán)隊(duì)，還有我們默默工作的行政辦公部門；也離不開(kāi)學(xué)術(shù)、制藥和生物技術(shù)領(lǐng)域的科研人員與BSI的真誠(chéng)合作，是你們長(zhǎng)期以來(lái)的支持和認(rèn)可，推動(dòng)了我們成長(zhǎng)。

在大家的支持和見(jiàn)證下，我們將秉承“不忘初心，砥礪前行”的信念，持續(xù)不斷地迭代PEAKS產(chǎn)品，正如我們一次次在蛋白質(zhì)組學(xué)領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性工作，以十年磨一劍的恒心，通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)質(zhì)譜技術(shù)，聚焦抗體和新抗原的發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)，結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與表征，推進(jìn)免疫治療為應(yīng)用之一的精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展。

PEAKS助您勇攀科學(xué)高峰，解碼生命密碼。

References:

1. Xu J, Li M, Kim D, Xu Y (2003). "RAPTOR: Optimal Protein Threading by Linear Programming, the inaugural issue". J Bioinform Comput Biol. 1 (1): 95–117. doi:10.1142/S0219720003000186
2. Ma, B., Zhang, K., Hendrie, C., Liang, C., Li, M., Doherty-Kirby, A., & Lajoie, G. (2003). PEAKS: powerful software for peptide de novo sequencing by tandem mass spectrometry. Rapid communications in mass spectrometry : RCM, 17(20), 2337–2342. https://doi.org/10.1002/rcm.1196
3. Zhang J, Xin L, Shan B, Chen W, Xie M, Yuen D, Zhang W, Zhang Z, Lajoie G.A., Ma B, PEAKS DB: De Novo Sequencing Assisted Database Search for Sensitive and Accurate Peptide Identification. Mol. Cell. Proteomics. 11, M111.010587 (2012).
4. Han X, Xin L. Shan B. Ma B. PeaksPTM: Mass spectrometry-based identification of peptides with unspecified modifications. J. Proteome Res., 10, 2930-2936 (2011). https://pubs.acs.org/doi/10.1021/pr200153k
5. Lei Xin and Baozhen Shan, Integrating de novo Sequencing and Database Search for Monoclonal Antibody Sequencing，J Biomol Tech. 2013 May; 24(Suppl): S62–S63.
6. He, L. et al. PEAKS AB – A Reliable Workflow for Monoclonal Antibody Characterization. HUPO. (Poster). 27/09/2015.
7. Tran NH, Rahman MZ, He L, Xin L, Shan B, Li M. Complete De Novo Assembly of Monoclonal Antibody Sequences. Sci. Rep., 6, 31730 (2016). https://doi.org/10.1038/srep31730
8. US Patent No.: US 10,309,968 B2
9. Amor C, Feucht J, Leibold J, Ho YJ, Zhu C, Alonso-Curbelo D, Mansilla-Soto J, Boyer JA, Li X, Giavridis T, Kulick A, Houlihan S, Peerschke E, Friedman SL, Ponomarev V, Piersigilli A, Sadelain M, Lowe SW. Senolytic CAR T cells reverse senescence-associated pathologies. Nature. 2020 Jul;583(7814):127-132. doi: 10.1038/s41586-020-2403-9.
10. Tran, N. H., Zhang, X., Xin, L., Shan, B., & Li, M. (2017). De novo peptide sequencing by deep learning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 114(31), 8247–8252. https://doi.org/10.1073/pnas.1705691114
11. Tran, N. H., Qiao, R., Xin, L., Chen, X., Liu, C., Zhang, X., Shan, B., Ghodsi, A., & Li, M. (2019). Deep learning enables de novo peptide sequencing from data-independent-acquisition mass spectrometry. Nature methods, 16(1), 63–66. https://doi.org/10.1038/s41592-018-0260-3
12. Qiao, R., Tran, N.H., Xin, L. Chen, X., Li, M., & Shan. B. (2020) . Computationally instrument-resolution-independent de novo peptide sequencing for high-resolution devices. Nat Mach Intell 3, 420–425 (2021). https://doi.org/10.1038/s42256-021-00304-3
13.Tran, N.H., Qiao, R., Xin, L. et al. Personalized deep learning of individual immunopeptidomes to identify neoantigens for cancer vaccines. Nat Mach Intell 2, 764–771 (2020). https://doi.org/10.1038/s42256-020-00260-4
14.Xin, L., Qiao, R., Chen, X. et al. A streamlined platform for analyzing tera-scale DDA and DIA mass spectrometry data enables highly sensitive immunopeptidomics. Nat Commun 13, 3108 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-30867-7
15. Sun, W., Zhang, Q., Zhang, X. et al. Glycopeptide database search and de novo sequencing with PEAKS GlycanFinder enable highly sensitive glycoproteomics. Nat Commun 14, 4046 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-39699-5
16. Mao, Z., Zhang, R., Xin, L. et al. Mitigating the missing-fragmentation problem in de novo peptide sequencing with a two-stage graph-based deep learning model. Nat Mach Intell 5, 1250–1260 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-023-00738-x
17. US Patent No.: US 11,573,239 B2
18. US Patent No.: US 11,644,480 B2

 

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