微软新推出的AI系统BioEmu将帮助解码蛋白质运动并加快药物发现的速度，微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）周五表示。
Biomolecular Emulator-1（BioEmu-1）是一种深度学习模型，可以在单个图形处理单元（GPU）上每小时生成数千个蛋白质结构。
纳德拉在社交平台X上的一篇帖子中表示：“理解蛋白质的运动对于理解生物学和推进药物发现至关重要。”
纳德拉分享了一篇关于该模型的研究论文，并补充道：“今天，我们推出了BioEmu，这是一种人工智能系统，模拟蛋白质所采用的结构集合，提供原本需要数年模拟才能获得的洞察，而如今只需数小时。”
蛋白质在几乎所有生物过程中都起着至关重要的作用——从形成肌肉纤维到抵御疾病——这不仅体现在人类身上，也体现在其他生命形式中。
尽管近年来在更好地理解蛋白质结构方面取得了进展，但从其氨基酸序列预测单一蛋白质结构仍然不可行。
然而，借助BioEmu-1，科学家可以窥见每个蛋白质能采用的不同结构的丰富世界，即结构集合。这使他们能够更深入地了解蛋白质的工作方式——这是设计更有效药物的关键。
微软研究院的“科学人工智能”团队在发表于《科学》（Science）杂志的论文中揭示：“BioEmu整合了超过200毫秒的分子动力学（MD）模拟、静态结构和实验蛋白质稳定性，使用了新颖的训练算法。它捕捉了多种功能性运动——包括隐秘口袋形成、局部展开和结构域重排——并以与毫秒级MD和实验数据相比1 kcal/mol的准确度预测相对自由能。”
研究团队指出，BioEmu通过联合建模结构集合和热力学性质提供了“机制性洞察”。
该方法弥补了MD和实验数据生成的成本，展示了一条可扩展的理解和设计蛋白质功能的路径。
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