Microsoft Research telah meluncurkan BioEmu 1, sebuah sistem AI revolusioner yang mengubah lanskap riset genomik melalui analisis pelipatan protein yang sangat dipercepat.
Model deep learning ini mampu menghasilkan ribuan struktur protein yang secara statistik independen setiap jam hanya dengan satu GPU, beroperasi sepuluh kali lebih cepat dari AlphaFold 2 yang sebelumnya dianggap sebagai standar emas di bidang ini. Jika AlphaFold merevolusi prediksi struktur protein statis, BioEmu 1 melangkah lebih jauh dengan memodelkan perilaku dinamis protein—menangkap seluruh rentang konformasi yang secara alami diadopsi oleh protein.
BioEmu 1 mencapai performa luar biasa ini dengan mengintegrasikan tiga sumber data penting: struktur dari AlphaFold Database, dataset simulasi dinamika molekuler yang luas, dan data eksperimental stabilitas pelipatan protein. Efisiensi sistem ini sangat mencolok sehingga laboratorium universitas kini dapat menjalankan penyapuan mutagenesis virtual yang kompleks dalam waktu istirahat singkat, tugas yang sebelumnya memerlukan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu komputasi.
"Dinamika protein menjadi tantangan selanjutnya dalam penemuan setelah prediksi struktur yang presisi," ujar Profesor Martin Steinegger dari Seoul National University. "Melalui BioEmu, ilmuwan kini dapat melakukan sampling lanskap energi bebas protein dengan cepat berkat teknologi deep-learning."
Dampak teknologi ini melampaui riset akademis. Dalam penemuan obat, BioEmu 1 dapat mengidentifikasi kantong pengikatan kriptik yang sering sulit dideteksi dengan metode konvensional, menawarkan target baru untuk intervensi terapeutik. Sistem ini juga secara akurat memprediksi stabilitas protein melalui perhitungan energi bebas pelipatan yang hasilnya sesuai dengan penilaian eksperimental.
Microsoft telah merilis BioEmu 1 sebagai perangkat lunak open-source, berbeda dengan pendekatan lebih restriktif dari beberapa pesaingnya. Keputusan ini memungkinkan peneliti di seluruh dunia untuk mempercepat studi dinamika protein, yang berpotensi mempercepat penemuan biomedis termasuk kemajuan desain obat. Per Juli 2025, adopsi awal menunjukkan bahwa teknologi ini dapat memangkas biaya pengembangan obat hingga 30%, menurut analis industri.