新德里消息——周五，微软首席执行官萨提亚·纳德拉宣布推出一款强大的新AI系统BioEmu，旨在解码蛋白质运动并显著加速药物发现过程。
这款深度学习模型正式命名为Biomolecular Emulator-1（BioEmu-1），仅需一个图形处理单元（GPU）即可每小时生成数千种蛋白质结构。
“理解蛋白质的运动对于理解生物学和推动药物发现至关重要，”纳德拉在社交媒体平台X上的一篇帖子中表示。“今天，我们推出了BioEmu，这是一种能够模拟蛋白质所采用的结构集合的人工智能系统，能够在数小时内提供原本需要数年模拟才能获得的见解。”
蛋白质几乎参与了所有生物过程的核心环节——从构建肌肉组织到抵御疾病。尽管科学家已经能在氨基酸序列的基础上确定蛋白质结构，但全面建模单一蛋白质可能呈现的各种动态形状仍然是一个重大的科学挑战。
BioEmu-1通过使研究人员能够可视化蛋白质可采取的结构“集合”或不同构象来应对这一挑战。这种对蛋白质灵活性和行为的深入了解，对于设计下一代靶向治疗药物至关重要。
根据微软分享的一篇研究论文，BioEmu整合了超过200毫秒的分子动力学（MD）模拟、静态结构数据以及蛋白质稳定性的实验测量结果。它使用新颖的训练算法来捕捉复杂的功能性运动，例如隐式口袋形成、局部展开和结构域重组——这些现象对于理解药物如何与蛋白质相互作用至关重要。
该模型预测相对自由能的准确度达到1 kcal/mol，与毫秒级MD模拟和实验数据相当。
“BioEmu通过联合建模结构集合和热力学特性提供了机制性见解，”微软研究院的AI for Science团队在《Science》期刊文章中指出。
通过显著降低生成MD和实验数据相关的成本和时间，BioEmu为探索和设计蛋白质功能提供了一种可扩展的解决方案。这一突破预计将为生物医学研究、合成生物学和药物创新开辟新的前沿。（来源：IANS）
【全文结束】
