微软的新人工智能系统BioEmu将帮助解码蛋白质运动并加快药物发现，首席执行官萨提亚 纳德拉于周五表示。
生物分子模拟器-1（BioEmu-1）是一种深度学习模型，可在单个图形处理单元（GPU）上每小时生成数千种蛋白质结构。
纳德拉先生在社交媒体平台X（原Twitter）上发帖称：“理解蛋白质运动对于理解生物学和推动药物研发至关重要。”
他接着分享了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见解。”
蛋白质在几乎所有的生物过程中都发挥着至关重要的作用——从形成肌肉纤维到抵御疾病。
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个蛋白质结构仍然不可行。
但有了BioEmu-1，科学家可以窥见每个蛋白质能采用的不同结构世界，即结构集合。这使他们能够更深入地了解蛋白质如何工作——这对于设计更有效的药物至关重要。
微软研究院的AI for Science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数据，使用新颖的训练算法。它捕捉多样的功能运动——包括隐秘口袋形成、局部解折叠和结构域重排——并预测相对自由能，其精度与毫秒级MD和实验数据相比为1 kcal/mol。”
研究团队指出，BioEmu通过同时建模结构集合和热力学特性，提供了“机制性见解”。
这种方法平衡了MD和实验数据生成的成本，展示了理解和设计蛋白质功能的可扩展路径。
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