كشفت مايكروسوفت للأبحاث عن BioEmu 1، وهو نظام ذكاء اصطناعي رائد يعيد تشكيل أبحاث الجينوميات من خلال تسريع تحليل طي البروتينات بشكل غير مسبوق.
يستطيع نموذج التعلم العميق هذا توليد آلاف التركيبات البروتينية المستقلة إحصائياً في الساعة باستخدام وحدة معالجة رسومات واحدة فقط، ويعمل بسرعة تفوق AlphaFold 2 بعشر مرات، والذي كان يُعتبر سابقاً المعيار الذهبي في هذا المجال. وبينما أحدث AlphaFold ثورة في التنبؤ بالتركيب الثابت للبروتينات، يأخذ BioEmu 1 الأمور إلى أبعد من ذلك من خلال نمذجة السلوك الديناميكي للبروتينات—مما يتيح التقاط النطاق الكامل للتشكيلات التي تتخذها البروتينات بشكل طبيعي.
يحقق BioEmu 1 هذا الأداء المذهل من خلال دمج ثلاثة مصادر بيانات أساسية: تراكيب قاعدة بيانات AlphaFold، مجموعة ضخمة من بيانات محاكاة الديناميكيات الجزيئية، وبيانات تجريبية عن استقرار طي البروتينات. وتتميز كفاءة النظام لدرجة أن مختبرات الجامعات بات بإمكانها الآن إجراء عمليات مسح افتراضية معقدة للطفرات خلال فترات الاستراحة القصيرة، وهي مهام كانت تتطلب سابقاً أياماً أو أسابيع من الحسابات.
يقول البروفيسور مارتن ستاينيغر من جامعة سيول الوطنية: "ديناميكيات البروتينات تظهر كالمجال التالي للاكتشاف بعد التنبؤ الدقيق بالتركيب. من خلال BioEmu، يمكن للعلماء الآن الوصول بسرعة إلى عمليات أخذ عينات من مشهد الطاقة الحرة للبروتينات بفضل تقنيات التعلم العميق".
تتجاوز تأثيرات هذه التقنية حدود البحث الأكاديمي. ففي مجال اكتشاف الأدوية، يمكن لـ BioEmu 1 تحديد جيوب ارتباط خفية يصعب اكتشافها بالطرق التقليدية، مما يوفر أهدافاً جديدة للتدخل العلاجي. كما يتنبأ النظام بدقة باستقرار البروتينات من خلال حسابات طاقة الطي الحرة التي تتطابق مع نتائج التقييمات التجريبية.
وقد أصدرت مايكروسوفت BioEmu 1 كبرنامج مفتوح المصدر، على عكس بعض المنافسين الذين يتبعون سياسات أكثر تقييداً. هذا القرار يمكّن الباحثين حول العالم من تطوير دراساتهم حول ديناميكيات البروتينات، مما قد يسرّع الاكتشافات الطبية الحيوية بما في ذلك تقدم تصميم الأدوية. واعتباراً من يوليو 2025، تشير التقديرات الأولية إلى أن هذه التقنية قد تخفض تكاليف تطوير الأدوية بنسبة تصل إلى 30%، وفقاً لمحللي القطاع.