Microsoft Research, genomik araştırmalarını kökten değiştiren ve protein katlanma analizini büyük ölçüde hızlandıran çığır açıcı yapay zeka sistemi BioEmu 1'i tanıttı.
Derin öğrenme modeli, tek bir GPU üzerinde saatte binlerce istatistiksel olarak bağımsız protein yapısı üretebiliyor ve bu alanda daha önce altın standart olarak kabul edilen AlphaFold 2'den on kat daha hızlı çalışıyor. AlphaFold, statik protein yapı tahmininde devrim yaratmışken, BioEmu 1 bunu bir adım öteye taşıyarak proteinlerin dinamik davranışlarını da modelleyebiliyor—proteinlerin doğal olarak benimsediği tüm konformasyon çeşitliliğini yakalıyor.
BioEmu 1, bu olağanüstü performansı üç kritik veri kaynağını entegre ederek sağlıyor: AlphaFold Veritabanı yapıları, kapsamlı bir moleküler dinamik simülasyon veri seti ve deneysel protein katlanma stabilitesi verileri. Sistemin verimliliği o kadar yüksek ki, üniversite laboratuvarları artık kısa molalarda karmaşık sanal mutagenez taramaları gerçekleştirebiliyor; bu tür işlemler önceden günler veya haftalar süren hesaplamalar gerektiriyordu.
"Kesin yapı tahmininin ardından protein dinamikleri, keşifte bir sonraki hedef olarak öne çıkıyor," diyor Seul Ulusal Üniversitesi'nden Profesör Martin Steinegger. "BioEmu sayesinde bilim insanları, derin öğrenme teknolojisiyle proteinler için hızlı serbest enerji manzarası örnekleme işlemlerine erişebiliyor."
Teknolojinin etkisi akademik araştırmaların ötesine uzanıyor. İlaç keşfinde, BioEmu 1 geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zor olan kriptik bağlanma ceplerini belirleyebiliyor ve bu da tedavi edici müdahaleler için yeni hedefler sunuyor. Sistem ayrıca, deneysel değerlendirme sonuçlarıyla örtüşen katlanma serbest enerjisi hesaplamalarıyla protein stabilitesini de doğru şekilde öngörebiliyor.
Microsoft, BioEmu 1'i açık kaynaklı yazılım olarak yayımlayarak bazı rakiplerinin daha kısıtlayıcı yaklaşımlarının aksine bir yol izliyor. Bu karar, dünya genelindeki araştırmacıların protein dinamikleri çalışmalarını ilerletmelerine olanak tanıyor ve ilaç tasarımı dahil olmak üzere biyomedikal keşiflerin hızlanmasını potansiyel olarak mümkün kılıyor. 2025 Temmuz itibarıyla, erken kullanım verileri teknolojinin ilaç geliştirme maliyetlerini %30'a kadar azaltabileceğini gösteriyor.