A Microsoft Research apresentou o BioEmu 1, um sistema de IA inovador que está a transformar a investigação em genómica através de uma análise de dobragem de proteínas dramaticamente acelerada.
O modelo de deep learning consegue gerar milhares de estruturas de proteínas estatisticamente independentes por hora num único GPU, operando a velocidades dez vezes superiores ao AlphaFold 2, anteriormente considerado o padrão de excelência na área. Enquanto o AlphaFold revolucionou a previsão da estrutura estática das proteínas, o BioEmu 1 vai mais longe ao modelar o comportamento dinâmico das proteínas—captando toda a gama de conformações que as proteínas adotam naturalmente.
O BioEmu 1 alcança este desempenho notável ao integrar três fontes de dados essenciais: estruturas da base de dados AlphaFold, um vasto conjunto de dados de simulações de dinâmica molecular e dados experimentais de estabilidade de dobragem de proteínas. A eficiência do sistema é tal que os laboratórios universitários podem agora realizar varrimentos complexos de mutagénese virtual durante pequenas pausas, tarefas que anteriormente exigiam dias ou semanas de computação.
"A dinâmica das proteínas surge como o próximo grande desafio após a previsão precisa da estrutura", salienta o Professor Martin Steinegger, da Universidade Nacional de Seul. "Com o BioEmu, os cientistas podem agora aceder rapidamente a operações de amostragem do panorama de energia livre das proteínas, graças à tecnologia de deep learning."
O impacto da tecnologia vai além da investigação académica. No desenvolvimento de medicamentos, o BioEmu 1 pode identificar bolsos de ligação crípticos que são frequentemente difíceis de detetar com métodos convencionais, oferecendo novos alvos para intervenção terapêutica. O sistema também prevê com precisão a estabilidade das proteínas através de cálculos de energia livre de dobragem que correspondem aos resultados de avaliações experimentais.
A Microsoft lançou o BioEmu 1 como software open-source, em contraste com as abordagens mais restritivas de alguns concorrentes. Esta decisão permite que investigadores de todo o mundo avancem nos seus estudos sobre a dinâmica das proteínas, podendo acelerar descobertas biomédicas, incluindo avanços no design de medicamentos. Desde julho de 2025, a adoção precoce sugere que a tecnologia poderá reduzir os custos de desenvolvimento de medicamentos até 30%, segundo analistas do setor.