Microsoft Research har lanceret BioEmu 1, et banebrydende AI-system, der er ved at omforme genomforskningen gennem markant hurtigere analyse af proteinfoldning.
Den dybe læringsmodel kan generere tusindvis af statistisk uafhængige proteinstrukturer i timen på en enkelt GPU og arbejder med hastigheder, der er ti gange hurtigere end AlphaFold 2, som tidligere blev betragtet som branchens guldstandard. Hvor AlphaFold revolutionerede forudsigelsen af statiske proteinstrukturer, går BioEmu 1 skridtet videre ved at modellere proteiners dynamiske adfærd—og indfanger hele spektret af konformationer, som proteiner naturligt antager.
BioEmu 1 opnår denne bemærkelsesværdige ydeevne ved at integrere tre centrale datakilder: AlphaFold-databasens strukturer, et omfattende datasæt fra molekylære dynamik-simulationer og eksperimentelle data om proteinfoldningsstabilitet. Systemets effektivitet er så markant, at universitetslaboratorier nu kan udføre komplekse virtuelle mutagenese-sweeps i løbet af korte pauser—opgaver, der tidligere krævede dage eller uger af beregning.
"Proteindynamik fremstår som det næste store skridt i opdagelsen efter præcis strukturforudsigelse," bemærker professor Martin Steinegger fra Seoul National University. "Med BioEmu kan forskere nu hurtigt udføre sampling af proteiners frie energilandskab takket være dyb læring."
Teknologiens indflydelse rækker ud over akademisk forskning. Inden for lægemiddeludvikling kan BioEmu 1 identificere skjulte bindingslommer, som ofte er svære at opdage med konventionelle metoder, og dermed tilbyde nye mål for terapeutisk intervention. Systemet forudsiger desuden proteiners stabilitet præcist gennem beregninger af foldningsfri energi, der matcher eksperimentelle resultater.
Microsoft har frigivet BioEmu 1 som open source-software, i modsætning til nogle konkurrenters mere restriktive tilgange. Denne beslutning gør det muligt for forskere verden over at fremme deres studier af proteindynamik og kan potentielt accelerere biomedicinske opdagelser, herunder fremskridt inden for lægemiddeldesign. Fra juli 2025 tyder tidlige erfaringer på, at teknologien kan reducere omkostningerne ved lægemiddeludvikling med op til 30 %, ifølge brancheanalytikere.