微软推出了BioEmu，这是一种人工智能系统，旨在解码蛋白质运动并加速药物发现。首席执行官萨提亚·纳德拉于周五分享了这一进展，并强调了其对生物学和医学的潜在影响。
BioEmu-1，全称Biomolecular Emulator-1，是一种深度学习模型，能够在单个GPU上每小时生成数千种蛋白质结构。这一进步使科学家能够探索蛋白质可以形成的多种结构，即所谓的结构集合，从而深入了解其功能。
理解蛋白质运动
纳德拉强调了理解蛋白质运动在推进生物学和药物发现中的重要性。他表示，BioEmu可以在数小时内提供原本通过传统模拟方法需要数年才能获得的洞察。
蛋白质在各种生物过程中至关重要，从肌肉形成到疾病防护。尽管在理解蛋白质结构方面取得了进展，但根据印度亚洲新闻社报道，此前从氨基酸序列预测单一结构仍然是一个挑战。
BioEmu的功能
BioEmu整合了超过200毫秒的分子动力学模拟与静态结构和实验蛋白质稳定性。它使用了新的训练算法来捕捉诸如隐秘口袋形成和结构域重排等多样化的功能运动。
该人工智能系统预测的相对自由能精度达到1 kcal/mol，与毫秒级分子动力学和实验数据相当。这种精确度有助于通过提供对蛋白质功能的机制洞察来设计更有效的药物。
研究洞察
微软研究院AI for Science团队在《科学》杂志上发表的一篇研究论文详细介绍了BioEmu的功能。研究团队指出，这种方法为理解和设计蛋白质功能提供了可扩展的路径，同时抵消了分子动力学和实验数据生成的相关成本。
结构集合和热力学特性的整合使BioEmu能够提供有关蛋白质机制的宝贵见解。这一发展标志着计算生物学领域的重要进展。
这一创新的人工智能系统有望通过提供对蛋白质结构及其动态行为的快速洞察来彻底改变药物发现过程。随着研究人员继续探索其潜在应用，BioEmu可能在推进医学科学方面发挥关键作用。
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