3 月 1 日消息，微軟研究院于 2 月 20 日發(fā)布博文，宣布推出 AI 模型 BioEmu-1，能夠預(yù)測蛋白質(zhì)隨時間推移的運動和形狀變化，在生物醫(yī)學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域帶來新可能。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

從形成肌肉纖維到保護我們免受疾病侵害，在幾乎所有生物過程中，蛋白質(zhì)都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

科學(xué)家近年來利用深度學(xué)習(xí)，在研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面已取得重大進展，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。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

不同于 DeepMind 的 AlphaFold 專注于確定靜態(tài)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，BioEmu-1 模擬蛋白質(zhì)在不同構(gòu)象之間的動態(tài)轉(zhuǎn)換，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。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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AlphaFold 3 在結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域取得了重大進展，改進了蛋白質(zhì)與 DNA、RNA 和小分子的相互作用模型，但它無法預(yù)測蛋白質(zhì)隨時間的變化。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

BioEmu-1 彌補了這一不足，它可以生成多個可能的構(gòu)象，而不僅僅是單一的最佳擬合結(jié)構(gòu)，這在藥物開發(fā)中尤為重要。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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BioEmu-1 利用生成式深度學(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，通過結(jié)合靜態(tài)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、分子動力學(xué)模擬數(shù)據(jù)和實驗穩(wěn)定性數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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(xué)習(xí)到的約束條件提高其準確性。BioEmu-1 的關(guān)鍵輸出是平衡系綜的預(yù)測和自由能預(yù)測。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

BioEmu-1 使用三種類型的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練：（1）AlphaFold 數(shù)據(jù)庫 (AFDB) 結(jié)構(gòu)；（2）廣泛的 MD 模擬數(shù)據(jù)集；（3）實驗性蛋白質(zhì)折疊穩(wěn)定性數(shù)據(jù)集。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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通過這些數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，BioEmu-1 可以識別蛋白質(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(xué)習(xí)以正確的概率對折疊和未折疊結(jié)構(gòu)進行采樣。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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BioEmu-1 每小時可生成數(shù)千個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)樣本，相比需要數(shù)周時間的傳統(tǒng)分子動力學(xué)模擬，顯著加快了研究速度并降低了計算成本，其預(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(xué)模擬相當，但計算成本卻顯著降低。rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

附上參考地址rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Exploring the structural changes driving protein function with BioEmu-1 rRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Microsoft’s New BioEmu-1 AI Model Can Predict How Proteins Move and ChangerRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learningrRv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-11295-0.html微軟 BioEmu-1 推動藥物研發(fā)：從“單幀畫面”到“電影”，AI 精準預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)變化

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