Oparty na sztucznej inteligencji system ab initio biomolekularnej dynamiki (AI2BMD) firmy Microsoft stanowi fundamentalną zmianę w podejściu naukowców do badań nad białkami i odkrywaniem leków. Technologia ta, rozwijana przez cztery lata i opisana na łamach czasopisma „Nature”, wypełnia kluczową lukę w możliwościach symulacji biomolekularnych.
Tradycyjne metody symulacji białek od lat napotykają na poważny dylemat: klasyczne symulacje dynamiki molekularnej są szybkie, ale brakuje im dokładności chemicznej, natomiast metody chemii kwantowej zapewniają precyzję, lecz nie są skalowalne do dużych biomolekuł. AI2BMD rozwiązuje ten problem, wykorzystując nowatorski schemat fragmentacji białek w połączeniu z polami sił opartymi na uczeniu maszynowym.
System ten potrafi efektywnie symulować białka zawierające ponad 10 000 atomów z dokładnością ab initio (z pierwszych zasad), jednocześnie skracając czas obliczeń o kilka rzędów wielkości w porównaniu z konwencjonalnymi metodami. To przełomowe osiągnięcie pozwala naukowcom obserwować procesy fałdowania i rozfałdowywania białek oraz ich interakcje z potencjalnymi lekami w sposób dotąd niemożliwy.
AI2BMD już udowodnił swoją praktyczną wartość. W 2023 roku zdobył pierwsze miejsce w inauguracyjnym Global AI Drug Development competition, precyzyjnie przewidując związek chemiczny wiążący się z główną proteazą SARS-CoV-2. Microsoft Research nawiązał także współpracę z Global Health Drug Discovery Institute, założonym przez Fundację Gatesów, aby wykorzystać tę technologię do projektowania leków na choroby dotykające kraje o niskich i średnich dochodach.
Zdolność systemu do niezwykle precyzyjnego wirtualnego przesiewania kandydatów na leki zmienia harmonogramy badań farmaceutycznych. Zadania, które wcześniej zajmowały lata, teraz można wykonać w ciągu miesięcy, co potencjalnie przyspieszy opracowanie rozwiązań dla pilnych wyzwań zdrowotnych, takich jak gruźlica czy nowe zagrożenia wirusowe.
W ramach szerszej inicjatywy Microsoftu „AI for Science” system AI2BMD pokazuje, jak sztuczna inteligencja może uczyć się nie tylko języka ludzi, ale także języka natury – obejmującego cząsteczki, białka i systemy biologiczne – by stawiać czoła najważniejszym wyzwaniom naukowym ludzkości.