以AI破壁：微軟BioEmu-1助力藥物研發(fā)，從‘單幀畫(huà)面’躍升至‘電影級(jí)’蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)
在生物醫(yī)學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)的領(lǐng)域中，微軟研究院的AI模型BioEmu-1的推出，無(wú)疑為這個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)了新的可能。BioEmu-1不僅能夠預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)隨時(shí)間推移的運(yùn)動(dòng)和形狀變化，而且還能生成多個(gè)可能的構(gòu)象，為理解蛋白質(zhì)運(yùn)動(dòng)、設(shè)計(jì)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(hù)我們免受疾病侵害，幾乎所有生物過(guò)程都離不開(kāi)蛋白質(zhì)?？茖W(xué)家們近年來(lái)利用深度學(xué)習(xí)在研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面取得了重大進(jìn)展，能夠根據(jù)氨基酸序列準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。然而，僅從氨基酸序列預(yù)測(cè)單一蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，就像觀看電影的單幀畫(huà)面，只提供了一個(gè)高度靈活分子的截圖。
微軟的BioEmu-1模型，借助生成式深度學(xué)習(xí)，從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)模式，然后生成與這些模式一致的新樣本。通過(guò)結(jié)合靜態(tài)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、分子動(dòng)力學(xué)模擬數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)穩(wěn)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，BioEmu-1可以生成并預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)在不同構(gòu)象之間的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。
BioEmu-1的核心機(jī)制是一個(gè)擴(kuò)散模型，它迭代地生成蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并根據(jù)學(xué)習(xí)到的約束條件提高其準(zhǔn)確性。其關(guān)鍵輸出是平衡系綜的預(yù)測(cè)和自由能預(yù)測(cè)。這種模型的學(xué)習(xí)方式使得BioEmu-1能夠識(shí)別蛋白質(zhì)序列映射到多個(gè)不同結(jié)構(gòu)，預(yù)測(cè)合理的結(jié)構(gòu)變化，并學(xué)習(xí)以正確的概率對(duì)折疊和未折疊結(jié)構(gòu)進(jìn)行采樣。
相比于傳統(tǒng)分子動(dòng)力學(xué)模擬需要數(shù)周的時(shí)間和較高的計(jì)算成本，BioEmu-1每小時(shí)可生成數(shù)千個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)樣本，顯著加快了研究速度并降低了計(jì)算成本。這一點(diǎn)在藥物開(kāi)發(fā)中尤為重要，因?yàn)樗幬锏难邪l(fā)往往需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算模擬，而B(niǎo)ioEmu-1的出現(xiàn)無(wú)疑為這一過(guò)程提供了極大的便利。
此外，BioEmu-1的預(yù)測(cè)自由能的誤差幅度在1 kcal/mol以?xún)?nèi)，與傳統(tǒng)分子動(dòng)力學(xué)模擬相當(dāng)，但計(jì)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(jì)算資源有限的情況下。
總的來(lái)說(shuō)，微軟的BioEmu-1模型通過(guò)其強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力和高效的計(jì)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(huà)面’躍升至‘電影級(jí)’蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，BioEmu-1以AI的力量打破了傳統(tǒng)研究的壁壘，為生物醫(yī)學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了新的可能性。
一方面，BioEmu-1能夠提供更準(zhǔn)確、更全面的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息，有助于科學(xué)家們更深入地理解蛋白質(zhì)的功能和作用機(jī)制。另一方面，其高效的計(jì)算性能使得研究人員能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成模擬和實(shí)驗(yàn)，大大提高了研究速度和效率。
展望未來(lái)，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和計(jì)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(lèi)帶來(lái)更多的治療手段和藥物，同時(shí)也將推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)入一個(gè)全新的階段。
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