Microsofts KI-basiertes ab initio Biomolekulardynamik-System (AI2BMD) markiert einen grundlegenden Wandel in der Herangehensweise von Wissenschaftlern an die Arzneimittelforschung und Proteinforschung. Die über vier Jahre entwickelte Technologie, deren Ergebnisse in Nature veröffentlicht wurden, schließt eine entscheidende Lücke in den Möglichkeiten biomolekularer Simulationen.
Bisherige Ansätze zur Proteinsimulation standen stets vor einem Dilemma: Klassische molekulardynamische Simulationen sind zwar schnell, bieten jedoch keine chemische Genauigkeit, während quantenchemische Methoden zwar präzise sind, aber nicht auf große Biomoleküle skalieren können. AI2BMD löst dieses Problem durch ein neuartiges Protein-Fragmentierungsschema in Kombination mit maschinell gelernten Kraftfeldern.
Das System kann Proteine mit mehr als 10.000 Atomen effizient auf ab initio-Niveau (also auf Grundlage erster Prinzipien) simulieren und reduziert dabei die Rechenzeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um mehrere Größenordnungen. Dieser Durchbruch ermöglicht es Forschern, das Falten, Entfalten und die Wechselwirkungen von Proteinen mit potenziellen Wirkstoffkandidaten auf eine bisher unerreichte Weise zu beobachten.
AI2BMD hat seinen praktischen Nutzen bereits in realen Anwendungen unter Beweis gestellt. 2023 belegte das System den ersten Platz beim ersten Global AI Drug Development-Wettbewerb, indem es eine chemische Verbindung präzise vorhersagte, die an die Hauptprotease von SARS-CoV-2 bindet. Microsoft Research kooperiert zudem mit dem Global Health Drug Discovery Institute, das von der Gates Foundation gegründet wurde, um diese Technologie für die Entwicklung von Medikamenten gegen Krankheiten einzusetzen, die insbesondere Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen betreffen.
Die Fähigkeit des Systems, hochpräzises virtuelles Screening von Wirkstoffkandidaten durchzuführen, revolutioniert die Zeitabläufe in der pharmazeutischen Forschung. Aufgaben, die früher Jahre dauerten, können nun in Monaten erledigt werden – und so Lösungen für drängende globale Gesundheitsprobleme wie Tuberkulose und neu auftretende Viruserkrankungen beschleunigen.
Als Teil von Microsofts umfassenderer "AI for Science"-Initiative zeigt AI2BMD beispielhaft, wie künstliche Intelligenz nicht nur menschliche Sprache, sondern auch die Sprache der Natur – also Moleküle, Proteine und biologische Systeme – erlernen kann, um die dringendsten wissenschaftlichen Herausforderungen der Menschheit anzugehen.