以AI破壁：微軟BioEmu-1助力藥物研發(fā)，從‘單幀畫面’躍升至‘電影級’蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測
在生物醫(yī)學、藥物發(fā)現(xiàn)和結(jié)構(gòu)生物學的領(lǐng)域中，微軟研究院的AI模型BioEmu-1的推出，無疑為這個領(lǐng)域帶來了新的可能。BioEmu-1不僅能夠預(yù)測蛋白質(zhì)隨時間推移的運動和形狀變化，而且還能生成多個可能的構(gòu)象，為理解蛋白質(zhì)運動、設(shè)計有效治療方案提供了新的工具。
蛋白質(zhì)，作為生命的基石，從形成肌肉纖維到保護我們免受疾病侵害，幾乎所有生物過程都離不開蛋白質(zhì)?？茖W家們近年來利用深度學習在研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面取得了重大進展，能夠根據(jù)氨基酸序列準確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。然而，僅從氨基酸序列預(yù)測單一蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，就像觀看電影的單幀畫面，只提供了一個高度靈活分子的截圖。
微軟的BioEmu-1模型，借助生成式深度學習，從大型數(shù)據(jù)集中學習模式，然后生成與這些模式一致的新樣本。通過結(jié)合靜態(tài)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、分子動力學模擬數(shù)據(jù)和實驗穩(wěn)定性數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，BioEmu-1可以生成并預(yù)測蛋白質(zhì)在不同構(gòu)象之間的動態(tài)轉(zhuǎn)換。
BioEmu-1的核心機制是一個擴散模型，它迭代地生成蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并根據(jù)學習到的約束條件提高其準確性。其關(guān)鍵輸出是平衡系綜的預(yù)測和自由能預(yù)測。這種模型的學習方式使得BioEmu-1能夠識別蛋白質(zhì)序列映射到多個不同結(jié)構(gòu)，預(yù)測合理的結(jié)構(gòu)變化，并學習以正確的概率對折疊和未折疊結(jié)構(gòu)進行采樣。
相比于傳統(tǒng)分子動力學模擬需要數(shù)周的時間和較高的計算成本，BioEmu-1每小時可生成數(shù)千個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)樣本，顯著加快了研究速度并降低了計算成本。這一點在藥物開發(fā)中尤為重要，因為藥物的研發(fā)往往需要大量的實驗數(shù)據(jù)和長時間的計算模擬，而BioEmu-1的出現(xiàn)無疑為這一過程提供了極大的便利。
此外，BioEmu-1的預(yù)測自由能的誤差幅度在1 kcal/mol以內(nèi)，與傳統(tǒng)分子動力學模擬相當，但計算成本卻顯著降低。這使得BioEmu-1在藥物研發(fā)中具有巨大的潛力，特別是在那些計算資源有限的情況下。
總的來說，微軟的BioEmu-1模型通過其強大的預(yù)測能力和高效的計算性能，正在改變我們理解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和藥物研發(fā)的方式。從‘單幀畫面’躍升至‘電影級’蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，BioEmu-1以AI的力量打破了傳統(tǒng)研究的壁壘，為生物醫(yī)學、藥物發(fā)現(xiàn)和結(jié)構(gòu)生物學領(lǐng)域帶來了新的可能性。
一方面，BioEmu-1能夠提供更準確、更全面的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息，有助于科學家們更深入地理解蛋白質(zhì)的功能和作用機制。另一方面，其高效的計算性能使得研究人員能夠在更短的時間內(nèi)完成模擬和實驗，大大提高了研究速度和效率。
展望未來，隨著AI技術(shù)的不斷進步和計算能力的提升，我們期待看到更多像BioEmu-1這樣的模型在藥物研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。這不僅將為人類帶來更多的治療手段和藥物，同時也將推動生物醫(yī)學和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的發(fā)展進入一個全新的階段。
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