Белки являются основным компонентом почти всех биологических процессов, от катализирования реакций до передачи сигналов внутри клеток. Несмотря на достижения, такие как AlphaFold, которые изменили нашу способность предсказывать статические структуры белков, остается фундаментальная задача: понимание динамического поведения белков. Белки естественно существуют в ансамбле взаимозаменяемых конформаций, которые лежат в основе их функции. Традиционные экспериментальные методы, такие как криоэлектронная микроскопия или исследования отдельных молекул, фиксируют лишь мгновенные снимки этих движений и часто требуют значительных временных и ресурсных затрат. Аналогично, молекулярные динамические (MD) симуляции предлагают подробные сведения о поведении белков, но требуют больших вычислительных мощностей. Следовательно, необходимость в эффективном и точном методе моделирования динамики белков является критически важной, особенно в таких областях, как открытие лекарств и инжиниринг белков, где понимание этих движений может привести к лучшим стратегиям проектирования.
Исследователи Microsoft представили BioEmu-1, модель глубокого обучения, предназначенную для генерации тысяч структур белков в час. Вместо того чтобы полагаться исключительно на традиционные MD симуляции, BioEmu-1 использует диффузионную генеративную модель для имитации равновесного ансамбля конформаций белков. Модель объединяет данные из статических структурных баз данных, обширных MD симуляций и экспериментальных измерений стабильности белков. Этот подход позволяет BioEmu-1 производить разнообразный набор структур белков, захватывая как крупномасштабные перестройки, так и тонкие конформационные изменения. Важно, что модель генерирует эти структуры с вычислительной эффективностью, что делает ее практичной для повседневного использования, предлагая новый инструмент для изучения динамики белков без чрезмерных вычислительных затрат.
Основой BioEmu-1 является интеграция передовых методов глубокого обучения с хорошо установленными принципами биофизики белков. Модель начинает с кодирования последовательности белка с использованием методов, разработанных из AlphaFold. Это кодирование затем обрабатывается через модель диффузии, которая “обращает” контролируемый процесс шума, генерируя ряд правдоподобных конформаций белка. Ключевое техническое улучшение заключается в использовании схемы интеграции второго порядка, что позволяет модели достигать высококачественных результатов за меньшее количество шагов. Эта эффективность означает, что на одном GPU можно генерировать до 10,000 независимых структур белков всего за несколько минут или часов, в зависимости от размера белка.
Модель тщательно калибруется с использованием комбинации различных источников данных. Настраивая модель на данных MD симуляций и экспериментальных измерениях стабильности белков, BioEmu-1 способна оценивать относительные свободные энергии различных конформаций с точностью, приближающейся к экспериментальной. Эта продуманная интеграция различных типов данных не только повышает надежность модели, но и делает ее адаптируемой к широкому спектру белков и условий.
BioEmu-1 была оценена через сравнения с традиционными MD симуляциями и экспериментальными эталонами. Модель продемонстрировала свою способность захватывать разнообразные конформационные изменения белков. Например, она точно воспроизводит переходы открытия-закрытия ферментов, таких как аденилаткиназа, где белок изменяет свое состояние. Она также эффективно моделирует более тонкие изменения, такие как локальные события разворачивания в белках, таких как Ras p21, играющий ключевую роль в клеточной сигнализации. Кроме того, BioEmu-1 может выявлять временные “криптические” связывающие карманы, которые часто трудно обнаружить с помощью традиционных методов, предлагая более детализированную картину белковых поверхностей, что может быть полезно для проектирования лекарств.
В количественном выражении ландшафты свободной энергии, сгенерированные BioEmu-1, показали среднюю абсолютную ошибку менее 1 kcal/mol по сравнению с обширными MD симуляциями. Более того, вычислительная стоимость значительно ниже — часто требуется менее одного GPU-часа для типичного эксперимента, по сравнению с тысячами GPU-часов, иногда необходимых для MD симуляций. Эти результаты предполагают, что BioEmu-1 может служить эффективным инструментом для изучения динамики белков, предоставляя точные и доступные данные.
BioEmu-1 представляет собой значительный шаг вперед в вычислительном изучении динамики белков. Объединяя разнообразные источники данных с фреймворком глубокого обучения, он предлагает практический метод для генерации детализированных ансамблей белков за малую долю стоимости и времени по сравнению с традиционными MD симуляциями. Эта модель не только улучшает наше понимание того, как белки изменяют свою форму в ответ на различные условия, но и поддерживает более обоснованное принятие решений в области открытия лекарств и инжиниринга белков.
Хотя BioEmu-1 в настоящее время сосредоточен на отдельных цепях белков в определенных условиях, его дизайн закладывает основу для будущих расширений. С добавлением данных и дальнейшей доработкой модель может быть адаптирована для работы с более сложными системами, такими как мембранные белки или многобелковые комплексы, и для учета дополнительных параметров окружающей среды. В своем нынешнем виде BioEmu-1 предоставляет сбалансированный и эффективный инструмент для исследователей, предлагая более глубокий взгляд на тонкую динамику, определяющую функцию белков.
В заключение, BioEmu-1 является продуманной интеграцией современных методов глубокого обучения с традиционными биофизическими методами. Он отражает осторожный и взвешенный подход к решению давней проблемы в науке о белках и предлагает многообещающие пути для будущих исследований и практических приложений.
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и определите моменты взаимодействия с клиентами, где искусственный интеллект может принести наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно оказывают положительное влияние на бизнес. Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их в соответствии с вашими целями. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подпишитесь на наш Telegram.
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами на всех этапах их пути.
