Sci Adv | BioEmu：生成式AI快速准确模拟蛋白质平衡构象集合

本文介绍了微软研究院开发的生成式深度学习模型BioEmu，该模型通过条件扩散框架结合预训练的AlphaFold2序列编码器和分子动力学数据微调，实现了对蛋白质多构象平衡系综的高效采样。研究背景指出蛋白质功能的关键驱动因素是其在不同构象状态之间的转换能力，但现有技术如冷冻电镜和分子动力学模拟存在成本高、计算资源消耗大等问题。研究目的是开发一种能够快速准确模拟蛋白质平衡构象集合的模型。研究结果表明，BioEmu在构象变化预测、模拟MD平衡分布和预测蛋白质稳定性方面表现出色，计算效率比传统方法提高了4-5个数量级，自由能预测误差接近实验误差范围，并展现出良好的泛化能力和可解释性。