2024年是我們Bioinformatics Solutions Inc.（簡稱BSI）成立24周年，經歷了十二地支的兩個輪回，在這樣一個漫長的發展歷程中，BSI攜品牌PEAKS^®️與蛋白質組學共同成長，解碼生命的秘密！讓我們一起走進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。時任滑鐵盧大學計算機科學院David R. Cheriton School of Computer Science校級教授的李明院士創辦了BSI公司。李明教授是研究Kolmogorov復雜性的世界權威專家，在研究機器學習、自然語言處理、算法平均復雜度、信息距離和生物信息學等方面解決了多個幾十年未解難題，開創了新的研究領域，做出了重大貢獻。他解決了計算生物學中一個最著名的理論問題：最短超串的近似算法分析，將計算機科學在生命信息工程方面的應用向前推進了一大步。

2003年，李明教授課題組和多課題組合作，選擇了蛋白結構預測^[1]以及肽段從頭測序^[2] 等應用方向。

隨后，BSI推出了RAPTOR 蛋白結構預測產品 和PEAKS^®️肽段從頭測序產品。

2007年，BSI公司迎來了多位核心成員的加盟。PEAKS^®️ 陸續推出了整合從頭測序和序列數據庫搜索的蛋白鑒定軟件PEAKS DB^[3] 和翻譯后修飾鑒定PEAKS PTM^[4]產品——即用戶所熟悉的PEAKS Studio^®️軟件產品DDA數據分析的定性分析流程。

在以鳥槍法為基礎的蛋白質組學中，多肽從頭測序是基本的譜圖鑒定策略之一，而蛋白的從頭測序仍然面臨很強的技術挑戰。

在2013年，BSI報道了單抗測序的研究成果^[5]，并于2014首次提供抗體蛋白測序的商業化服務。

為了滿足行業日益增長的需求，2015年，BSI在HUPO大會上推出了抗體測序平臺PEAKS AB ^[6]。

緊接著在2016 年，李明教授和BSI團隊在Nature Scientific Reports上發表了全自動化完整抗體從頭測序論文^[7]，這是全球第一次實現對單克隆抗體的自動化從頭測序組裝，并發布了首個抗體從頭測序商業化軟件PEAKS AB^®️，并獲得美國專利（US 10309968 B2）^[8]。

BSI持續以PEAKS AB^®️抗體測序技術服務于廣大科研和工業界用戶。例如：在2020年一篇轟動業界的文章，通過CAR-T治療衰老^[9]，其中抗體發現由BSI的質譜技術團隊提供。

2017 年，是蛋白質組學的AI元年，涌現了多層次的深度學習技術，應用在多肽和蛋白鑒定領域。李明教授和BSI團隊再發文，第一次將基于卷積神經網絡的深度學習技術引入肽段從頭測序，開發了DeepNovo 計算模型^[10]。DeepNovo算法成為了新一代PEAKS^®️軟件產品的從頭測序技術核心，應用在抗體測序，免疫多肽組學等領域。
緊接著，BSI 實現了將Deep learning技術首次引入到 DIA （數據非依賴采集）譜圖的從頭測序，該成果于2019年發表于Nature Methods ^[11]。

2020年，我們繼續優化了 DeepNovo 算法，并將其升級為 PointNovo^[12]， 不再依賴于質譜儀的精度，其速度也得到了極大地提升，算法精度比全球領先水平提高了 50%，這意味著對抗原、抗體的測序會更為精確。

2021年，BSI利用個性化深度學習技術從免疫多肽組中發現新抗原，用于腫瘤疫苗的開發^[13]。

2022年，PEAKS推出了兼容DDA和DIA數據分析的高靈敏、高通量、流程化云計算平臺PEAKS Online。同年，BSI發布了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組學分析整體軟件方案。這二項成果都發表在Nature Communications^[14，15]。

2023年，我們發表了GraphNovo^[16]基于圖神經網絡的從頭測序算法，解決了在多肽序列預測過程中，缺失片段導致在這些區域內產生錯誤的氨基酸， 引起測序錯誤積累的問題。

2023年，BSI喜獲“基于深度學習的肽段從頭測序”兩項美國專利 ^[17,18]。這兩項專利也應用于抗體/蛋白從頭測序技術，以及以免疫多肽組學為基礎的新抗原發現。

歲月悠悠，龍舞翩翩，回首望去，BSI已在質譜數據分析算法領域深耕24年。如今的PEAKS軟件，已不再是當年的青澀模樣，從肽段從頭測序到蛋白水平從頭測序，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組學，我們一直致力于探索Deep Proteomics，如今PEAKS已成長為蛋白質質譜數據分析領域公認的標桿產品，約占據了全球蛋白質從頭測序軟件市場的 70%，蛋白組學分析軟件市場的10%。PEAKS品牌建立與發展過程中，離不開這24年歷程中所有同事們的辛勤付出及團隊協作，包括了算法設計團隊、軟件工程團隊、應用與質譜技術團隊，還有我們默默工作的行政辦公部門；也離不開學術、制藥和生物技術領域的科研人員與BSI的真誠合作，是你們長期以來的支持和認可，推動了我們成長。

在大家的支持和見證下，我們將秉承“不忘初心，砥礪前行”的信念，持續不斷地迭代PEAKS產品，正如我們一次次在蛋白質組學領域的開創性工作，以十年磨一劍的恒心，通過AI驅動質譜技術，聚焦抗體和新抗原的發現，設計，結構預測與表征，推進免疫治療為應用之一的精準醫療發展。

PEAKS助您勇攀科學高峰，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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作為生物信息學的領軍企業，BSI專注于蛋白質組學和生物藥領域，通過機器學習和先進算法提供世界領先的質譜數據分析軟件和蛋白質組學服務解決方案，以推進生物學研究和藥物發現。我們通過基于AI的計算方案，為您提供對蛋白質組學、基因組學和醫學的卓越洞見。旗下著名的PEAKS系列軟件在全世界擁有數千家學術和工業用戶，包括：PEAKS Studio，PEAKS Online，PEAKS GlycanFinder, PEAKS AB及抗體綜合表征服務, 抗體從頭測序服務，新抗原發現服務等。

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