微软发布的新一代生成式深度学习框架 BioEmu

BioEmu指的是什么？

微软研究院开发了生成式深度学习系统BioEmu，该系统能够高效地仿真蛋白质的动力学结构和稳定形态。它可以在单个GPU上每小时产出数千种不同的蛋白质模型，其工作效率显著高于传统的分子动力学（MD）模拟方法。通过融合大规模的蛋白质构象信息、超过200毫秒的MD仿真实验数据及实验得出的蛋白质稳定性资料，BioEmu能够以大约1 kcal/mol的能量误差精准地预测出蛋白质处于平衡状态下的结构形态。

BioEmu的核心特性

• 快速构建蛋白质构象利用单一GPU，BioEmu能够实现每小时产生成千上万种统计独立的蛋白质构象样本，极大地提升了对蛋白质结构进行抽样分析的速度和效率。
• 仿真蛋白质的动态演变过程该模型能够仿真各种与功能关联的构象转变，涵盖隐秘腔室的出现、局部区域的伸展及广泛性的结构域重新排列。
• 估计蛋白质的热动力学特性BioEmu能够精确地估计蛋白质结构的相对自由能，并且这一估算值与实际实验中的测量数据极为吻合，其误差范围被严格限制在1 kcal/mol之内。
• 提出可以经由实验检验的假说BioEmu能够通过同步仿真结构组合与热力学特性来解析蛋白质折叠稳定性的问题，并为实验室的研究工作提供可供检验的理论假设。
• 提供定制化医疗服务BioEmu能够基于特定的基因序列预测蛋白质结构的变化，从而在个性化医疗服务及疾病治疗方案中发挥作用。
• 减少计算开支相较于传统分子动力学（MD）模拟，BioEmu大幅减少了计算资源的需求，并且提升了预测的准确性。

BioEmu的核心技术机制

• 基于生成的深度学习模型结构BioEmu运用了生成式深度学习技术，并融合了AlphaFold中的evoformer蛋白质序列表达方法与扩散模型，以从稳定状态的数据集中抽取三维构型。此系统能够在单一GPU环境下，每小时产出数以千计的统计独立的蛋白质结构实例。
• 基于大量数据的驱动训练BioEmu的训练资料涵盖了广泛的蛋白质构象细节、逾200毫秒的分子动力学(MD)仿真信息及实测获得的蛋白质稳定度数值。借助此类丰富数据集，该模型能够掌握蛋白质在多种环境中的动态特性和平衡状态分布情况。
• 具备定性与定量分析的模拟功能在定性分析中，BioEmu能够仿真多种功能相关的形态变化过程，包括隐藏口袋的生成、特定区域的延展以及大范围结构域重新排列的现象。而在定量评估方面，BioEmu能以大约1 kcal/mol的能量偏差精确地预测蛋白质构象，并且其结果与毫秒时间尺度上的分子动力学模拟及实验测定得到的蛋白质稳定性数据高度吻合。
• 同步仿真结构与热力学特性BioEmu具备创建蛋白质结构集的能力，并能够仿真它们的热力学属性，例如相对自由能。它还能解析导致蛋白质折叠不稳定的因素，并提出可供实验检验的假说。
• 提升采样效率并减少计算开销相较于传统分子动力学仿真，BioEmu大幅提升了样本采集的效率并减少了计算资源的需求，成为了探究蛋白质动态行为的重要手段。

BioEmu项目的网址位置

• GitHub代码库：可在GitHub上找到由微软开发的生物仿真项目页面，网址为 https://github.com/microsoft/bioemu
• HuggingFace的模型集合访问该链接以查看微软在Hugging Face平台上发布的一个名为bioemu的模型: https://huggingface.co/microsoft/bioemu
• 科技文章访问该链接可查阅最新发布的生物科学预印本文章: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.626885v1

BioEmu的使用情境

• 学术研究BioEmu能够用于探究蛋白质的动力学特性，仿真与功能相关的构象变动（比如隐秘结合位点的生成、结构单元的重新排列等），并可预报蛋白质的稳定程度。
• 药品研发BioEmu具备预判蛋白质功能态构象变动的能力，能够加速产生针对特定蛋白的不同构造模型，并提升对药物附着位置识别与选择的精确性。此技术适用于定制化医疗计划制定中，通过分析独特的基因序列来预测相关蛋白质结构上的调整，进而为疾病治疗提供更为精准的方法。
• 健康应用程序BioEmu适用于探究由蛋白质形态变异引起的疾病的病理机制，比如神经退行性病症，并且能够助力于新型诊断技术的研发及改善治疗方法的设计。它通过仿真疗法对蛋白构造与机能作用的改变来辅助医生作出更精准的医疗判断。
• 增加常规技术BioEmu利用高效的抽样技术和基于数据的学习方法，大幅提升了蛋白质构象仿真中的精确度与速度，并克服了经典分子动力学仿真的局限性，从而增强了对生物医药科学研究的计算助力。