微软 BioEmu-1：AI 突破预测蛋白质结构变化，打造药物研发新引擎

AI引领药物研发新风向 细胞结构变革尽在掌握

　　 3月1日消息，微软研究院在2月20日发布了一篇博文，宣布推出AI模型BioEmu-1，这个模型能够预测蛋白质随时间推移的运动和形状变化，为生物医学、药物发现和结构生物学领域带来了新的可能性。 BioEmu-1的推出标志着人工智能技术在生命科学研究中的又一重要进展。这一创新不仅有望加速药物研发进程，还可能帮助科学家更好地理解疾病的发病机制，从而开发出更有效的治疗方法。此外，它也可能促进结构生物学的发展，使我们对细胞内复杂的分子交互有更深入的认识。总之，BioEmu-1的出现无疑为相关领域的研究提供了强有力的支持。

　　 在构建肌肉纤维到抵御疾病侵袭的众多生物过程中，蛋白质均扮演着不可或缺的角色。

　　 近年来，科学家们在利用深度学习研究蛋白质结构方面取得了显著成就，能够根据氨基酸序列准确地预测蛋白质的三维结构。这一技术进步犹如观看电影单帧画面，只能提供一个高度灵活分子的瞬间状态。 尽管如此，这种基于序列的单一蛋白质结构预测方法仍存在局限性。它无法全面展示蛋白质在生物体内的动态变化过程。蛋白质在细胞内并非静止不动，而是在不断折叠、展开和与其他分子相互作用。因此，仅依靠静态图像来理解蛋白质的功能和行为可能过于简单化了。未来的研究需要结合更多的实验数据和技术手段，以更全面地揭示蛋白质的复杂性和多样性。这不仅有助于我们深入理解生命过程，也为疾病的诊断和治疗提供了新的可能性。

　　 不同于DeepMind的AlphaFold专注于解析静态蛋白质结构，BioEmu-1模拟了蛋白质在不同构象之间的动态转换过程，为研究蛋白质运动和开发有效的治疗策略提供了新的手段。

　　 AlphaFold3在结构生物学领域取得了显著进步，提升了对蛋白质与DNA、RNA以及小分子相互作用的建模能力，但其仍无法预测蛋白质随时间发生的变化。

　　 BioEmu-1解决了这个问题，它能够产生多种可能的构象，而不仅仅是最优拟合的结构，在药物研发过程中这一点尤为关键。

　　 BioEmu-1采用生成式深度学习技术，从大规模数据集中捕捉规律，进而创造出符合这些规律的新样本。该模型通过整合静态蛋白质结构信息、分子动力学模拟结果以及实验测定的稳定性数据来进行训练。

　　 BioEmu-1 的核心机制是一个扩散模型，它迭代地生成蛋白质结构并根据学习到的约束条件提高其准确性。BioEmu-1 的关键输出是平衡系综的预测和自由能预测。

　　 BioEmu-1在训练过程中采用了多种数据资源，其中包括AlphaFold数据库(AFDB)提供的结构信息、广泛的分子动力学（MD）模拟数据以及大量的实验性蛋白质折叠稳定性数据。这些多样化的数据来源使得BioEmu-1能够从多个角度理解和预测蛋白质的行为，从而大大提升了其在蛋白质结构预测和稳定性评估方面的准确性和可靠性。这样的技术进步不仅为生物信息学领域带来了新的可能性，也为未来的药物设计和疾病治疗提供了强有力的支持。

　　 通过这些数据集的训练，BioEmu-1能够识别蛋白质序列与多种不同结构之间的关联，预测可能的结构变化，并学会以恰当的概率对折叠和未折叠状态进行采样。

　　 BioEmu-1每小时能够生成数千个蛋白质结构样本，相较于传统分子动力学模拟需要数周的时间，显著提高了研究效率并大幅降低了计算成本。其预测自由能的误差幅度控制在1kcal/mol以内，这与传统方法的精度相当，但其成本效益优势明显。这种技术的进步不仅为科研人员提供了更便捷的研究工具，也预示着未来计算生物学领域可能迎来新的变革。它在提高研究速度的同时，还保证了结果的可靠性，这对于推动相关领域的科学研究具有重要意义。

　　 附上参考地址

　　 Exploring the structural changes driving protein function with BioEmu-1

　　 Microsoft’s New BioEmu-1 AI Model Can Predict How Proteins Move and Change

　　 Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning