Microsoft Research telah memperkenalkan BioEmu 1, sebuah sistem AI termaju yang sedang mengubah landskap penyelidikan genomik melalui analisis pelipatan protein yang dipercepatkan secara dramatik.
Model pembelajaran mendalam ini mampu menjana ribuan struktur protein yang bebas secara statistik setiap jam menggunakan hanya satu GPU, beroperasi pada kelajuan sepuluh kali ganda lebih pantas berbanding AlphaFold 2, yang sebelum ini dianggap sebagai piawaian emas dalam bidang ini. Jika AlphaFold merevolusikan ramalan struktur protein statik, BioEmu 1 melangkah lebih jauh dengan memodelkan tingkah laku dinamik protein—merangkumi keseluruhan julat konformasi yang secara semula jadi diadaptasi oleh protein.
BioEmu 1 mencapai prestasi luar biasa ini dengan mengintegrasikan tiga sumber data utama: struktur daripada Pangkalan Data AlphaFold, set data simulasi dinamik molekul yang luas, dan data kestabilan pelipatan protein eksperimen. Kecekapan sistem ini begitu menonjol sehingga makmal universiti kini boleh menjalankan sapuan mutagenesis maya yang kompleks dalam masa rehat yang singkat, tugas yang sebelum ini memerlukan masa berhari-hari atau berminggu-minggu untuk dikira.
"Dinamik protein muncul sebagai usaha seterusnya dalam penemuan selepas ramalan struktur yang tepat," kata Profesor Martin Steinegger dari Universiti Kebangsaan Seoul. "Melalui BioEmu, saintis kini boleh mengakses operasi pensampelan landskap tenaga bebas untuk protein dengan pantas hasil teknologi pembelajaran mendalam."
Impak teknologi ini melangkaui penyelidikan akademik. Dalam penemuan ubat, BioEmu 1 boleh mengenal pasti poket pengikatan kriptik yang sering sukar dikesan dengan kaedah konvensional, sekali gus menawarkan sasaran baharu untuk intervensi terapeutik. Sistem ini juga meramalkan kestabilan protein dengan tepat melalui pengiraan tenaga bebas pelipatan yang sepadan dengan keputusan penilaian eksperimen.
Microsoft telah melepaskan BioEmu 1 sebagai perisian sumber terbuka, berbeza dengan pendekatan lebih terhad oleh sesetengah pesaing. Keputusan ini membolehkan penyelidik di seluruh dunia memajukan kajian dinamik protein mereka, berpotensi mempercepatkan penemuan bioperubatan termasuk kemajuan dalam reka bentuk ubat. Sehingga Julai 2025, penggunaan awal menunjukkan teknologi ini boleh mengurangkan kos pembangunan ubat sehingga 30%, menurut penganalisis industri.