微软推出了一款全新的人工智能（AI）系统BioEmu，旨在加速药物发现进程。这款深度学习模型每小时可以生成数千种蛋白质结构，且仅需使用单个图形处理单元（GPU）。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在社交媒体平台X上宣布这一创新工具时表示：“理解蛋白质运动对于生物学研究和药物发现至关重要。”
AI系统模拟蛋白质结构集合
纳德拉强调了蛋白质运动在生物学和药物研发中的重要性。他分享了一篇关于BioEmu的研究论文，并将其描述为一种能够模拟蛋白质所采用结构集合的AI系统。这一革命性工具能够在数小时内提供原本需要多年模拟才能获得的见解。BioEmu的开发标志着我们对蛋白质结构及其在生物过程中的作用有了更深入的理解。
蛋白质在生物过程中的重要性
蛋白质几乎参与了人类及其他生命形式的所有生物过程。它们在从肌肉纤维形成到疾病防护等各个方面都发挥着关键作用。近年来，尽管在理解蛋白质结构方面取得了进展，但根据氨基酸序列预测单个蛋白质结构仍然是一个挑战。BioEmu让科学家得以窥见蛋白质可能采用的多样化结构集合，从而帮助他们更好地理解这些分子的工作原理，并最终设计出更有效的药物。
BioEmu的工作原理
BioEmu整合了超过200毫秒的分子动力学（MD）模拟、静态结构以及实验蛋白质稳定性数据，通过新颖的训练算法实现功能。它能够捕捉诸如隐秘口袋形成和结构域重排等多样化的功能性运动，并以1 kcal/mol的精度预测相对自由能，与毫秒级MD模拟和实验数据相比具备高度准确性。微软研究团队认为，BioEmu准确预测蛋白质行为的能力将为研究人员提供关键洞察，而无需进行大量实验。
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