Microsoft ha presentato BioEmu-1, un innovativo modello di deep learning open-source capace di generare migliaia di strutture proteiche all’ora. Questo strumento rappresenta un significativo passo avanti nel campo della biologia computazionale, offrendo ai ricercatori una visione più completa delle diverse conformazioni che una proteina può assumere.
Tradizionalmente, la predizione della struttura di una proteina a partire dalla sua sequenza amminoacidica forniva solo una rappresentazione statica, simile a un singolo fotogramma di un film. Tuttavia, le proteine sono molecole dinamiche, e la loro funzione è spesso determinata da una serie di conformazioni strutturali. BioEmu-1 affronta questa limitazione generando un insieme completo di strutture che una proteina può adottare, offrendo così una comprensione più approfondita della sua funzionalità.
Uno degli aspetti più rilevanti di BioEmu-1 è la sua efficienza computazionale. Rispetto alle tradizionali simulazioni di dinamica molecolare (MD), che richiedono risorse significative, BioEmu-1 è in grado di prevedere le distribuzioni di equilibrio delle proteine utilizzando una frazione minima della potenza di calcolo. Ad esempio, nel caso della proteina G, BioEmu-1 ha riprodotto accuratamente la distribuzione strutturale ottenuta da simulazioni MD, ma con un consumo di risorse inferiore di 10.000-100.000 volte in termini di ore GPU.
La capacità di generare rapidamente e con precisione una varietà di strutture proteiche ha implicazioni significative per la ricerca biomedica. Una comprensione più dettagliata delle diverse conformazioni proteiche può facilitare la progettazione di farmaci più efficaci, poiché permette di identificare meglio i siti di legame e le interazioni molecolari critiche. Inoltre, BioEmu-1 offre la possibilità di formulare ipotesi su strutture intermedie mai osservate sperimentalmente, ampliando le conoscenze sul funzionamento delle proteine.
Microsoft ha reso BioEmu-1 disponibile come progetto open-source, permettendo ai ricercatori di tutto il mondo di accedere al modello e di contribuire al suo sviluppo. Questo approccio collaborativo favorisce l’innovazione e accelera i progressi nel campo della biologia strutturale computazionale. L’iniziativa di Microsoft si inserisce in un contesto più ampio di condivisione delle conoscenze, simile a quanto fatto da Google DeepMind con il rilascio open-source di AlphaFold 3 nel dicembre 2024.