4 年間の開発を経て、Microsoft Research Asia AI for Science チームは AI 駆動型の ab initio 生体分子動力学シミュレーション システムをリリースしました。

それはネイチャーの主要号に直接掲載されました。

AI²BMDと名付けられたこのシステムは、 10,000 個を超える原子を含むさまざまなタンパク質を効率的にシミュレートすることができ、解像度は完全な原子レベルに達し、第一原理計算の精度をほぼ達成します。

また、量子力学における密度汎関数理論 (DFT) よりも数桁高速です。

AI²BMDの出現により、創薬、タンパク質設計、酵素工学などの分野で新たな生物医学研究が促進される可能性があります。

Microsoft Research のディレクターであるピーター・リー氏は、自社の研究を宣伝するために個人的にメッセージを投稿しました。

ネットユーザーたちは、この研究は魅力的であり、いくつかの分野に破壊的な影響を及ぼす可能性があると述べている。

これは生物学と新薬発見に対する私たちの理解を根本的に変える可能性があります。

生体分子動力学シミュレーションシステムAI²BMD

より分かりやすくするために、著者らは自身のブログも執筆しました。QuantumBitは、元の意味を変えることなく、それをまとめ、整理しました。それでは、AI²BMDが実際にどのようなものなのか見ていきましょう。

AI²BMDを紹介する前に、分子動力学シミュレーションについて簡単に理解しておきましょう。

生物界の本質は、分子の絶え間ない変化とそれらの相互作用にあります。生体分子のダイナミクスと相互作用を理解することは、生物学的プロセスの背後にあるメカニズムを解明し、生体材料や医薬品を開発する上で不可欠です。しかし、こうした現実の運動を実験的に捉えることはほぼ不可能です。

これまで、AlphaFold や RoseTTAFold などのディープラーニング手法は、実験的な精度で静的結晶タンパク質構造を予測する能力を実現していました。

しかし、特にタンパク質が機能し、他の生体分子や薬物分子と相互作用する場合、原子分解能でダイナミクスを正確に特徴付けることは、依然として非常に困難な作業です。

分子動力学 (MD) シミュレーションは、物理法則と数値シミュレーションを組み合わせて分子の運動と生物学的機能の関係を調査するものであり、数十年にわたって広く使用されてきました。

分子動力学シミュレーションは、古典分子動力学と量子力学の2 つのカテゴリに大別できます。

古典的なバージョンは、複雑な生物学的システムに対する人間の理解を深める上で重要な役割を果たしたとして、2013年にノーベル賞を受賞しました。

量子力学における密度汎関数理論 (DFT) は 1998 年にノーベル賞を受賞し、計算化学における極めて重要な瞬間となりました。

しかし、分子システムの簡略化された表現を持つ古典分子動力学は、長期的な構造変化の迅速なシミュレーションを可能にするものの、その精度は比較的低い。一方、密度汎関数理論などの量子力学モデルはボトムアップ計算を可能にするものの、巨大な生体分子を扱うには計算コストが高すぎる。

その結果、Microsoft Research は、チームによる 4 年間の研究の集大成として、AI ベースの ab initio 生体分子動力学システムである AI²BMD を開発しました。

AI²BMD は、10,000 個を超える原子を含むさまざまなタンパク質を完全な原子解像度で効率的にシミュレートし、ほぼ抽象的 (第一原理) な精度を実現します。

標準的なシミュレーション技術と比較すると、バイオ分子シミュレーションにおいて前例のないトレードオフを実現します。従来のシミュレーションよりも高い精度を実現し、計算コストは​​従来のシミュレーションよりも高くなりますが、密度汎関数理論 (DFT) よりも数桁高速です。

AI²BMD は、特別に設計された一般的なタンパク質セグメンテーション手法を使用してタンパク質を重複する単位に分割し、2,000 万のスナップショットのデータセットを作成します。これは、DFT レベルでこれまでで最大のデータセットです。

研究チームが以前に設計した汎用分子構造モデリング基盤であるViSNetを基盤として、AI²BMDのポテンシャル関数を機械学習で学習させた。その後、高効率なAI²BMDシミュレーションシステムを用いてシミュレーションを実行した。ViSNetベースのAI²BMDポテンシャルエネルギーは各ステップで第一原理計算による精度で計算され、タンパク質のエネルギーと原子間力が決定された。

AI²BMD は、包括的な運動学的および熱力学的分析を通じて、タンパク質の折り畳み自由エネルギーやさまざまな現象などの点で実験データとのより良い一致を示し、古典的な分子動力学を上回ります。

要約すると、AI²BMD は分子動力学シミュレーションの分野で次の大きな進歩を達成しました。

• 最初から計算した精度:

一般化可能な「機械学習力場」が導入されました。これは、原子と分子間の相互作用を学習し、第一原理精度で完全な原子タンパク質ダイナミクスシミュレーションを行うためのモデルです。

• 一般化問題を解く：

これは、タンパク質のダイナミクスをシミュレートする際に機械学習の力場を一般化するという課題に対処する最初の方法であり、さまざまなタンパク質の堅牢な ab initio 分子動力学シミュレーションを実証しています。

• 一般的な互換性:

AI²BMDは、タンパク質に関する事前知識を必要とせずに、量子力学モデリングを小さな局所領域からタンパク質全体へと拡張します。これにより、タンパク質の量子力学計算と分子力学計算の間に潜在的な不整合が生じなくなり、量子力学領域の計算速度が数桁向上し、タンパク質全体の原子レベルの近似抽象計算が可能になります。したがって、AI²BMDは多くの下流アプリケーションへの道を開き、複雑な生体分子のダイナミクスを特徴付けるための新たな視点を提供します。

• スピードの優位性：

AI²BMDは、x法をはじめとする他の量子力学的手法よりも桁違いに高速です。10,000原子を超えるタンパク質の第一原理計算をサポートしており、学際分野全体で最も高速なAI駆動型分子動力学シミュレーションプログラムの1つとなっています。

• 多様な建設的空間の探求：

AI²BMD とタンパク質分子力学によってシミュレートされるタンパク質の折り畳みと展開のプロセスでは、AI²BMD はタンパク質分子力学では検出できない可能性のあるより多くの立体配座空間を探索できます。

したがって、AI²BMDは、薬物標的結合、酵素触媒、アロステリック制御、内因性無秩序タンパク質といったプロセスにおけるタンパク質の柔軟な動きを研究する機会をより多く提供します。ウェット実験に適しており、生物学的メカニズムの検出と創薬のためのより包括的な説明とガイダンスを提供します。

• 実験の一貫性:

AI²BMD は、量子力学とタンパク質分子力学のハイブリッドアプローチを上回り、J カップリング、エンタルピー、熱容量、フォールド自由エネルギー、融点、pKa 計算など、さまざまな生物学的応用シナリオにおけるウェットラボ実験との高い一貫性を示します。

著者について

この研究には、Tong Wang、Xinheng He、Mingyu Li、Yatao Liの4名の共同筆頭著者がおり、Tong WangとBin Shaoが共同監督しています。

ワン・トン

トン・ワンは、Microsoft Research AI4Scienceのシニアリサーチャーです。清華大学で博士号を取得し、ハーバード大学の客員研究員を務めました。

彼の研究は、分子動力学シミュレーション、量子シミュレーション、コンピューター支援による創薬、タンパク質構造予測のためのアルゴリズムの設計と応用に焦点を当てています。

トン・ワン博士は、Nature Machine Intelligence、Nature Communications、Cell Researchなどのジャーナルに筆頭著者および責任著者として一連の研究論文を発表し、複数の特許を保有しています。また、Nature誌の査読者であり、ACS出版物の名誉査読者でもあります。

チームリーダーとして、彼はNIPS 2022での第1回グローバルAI医薬品開発コンペティションとOGB大規模チャレンジで優勝しました。

シャオ・ビン

シャオ・ビンは、Microsoft Research AI4Scienceのシニアリサーチマネージャーです。復旦大学で博士号を取得後、2010年7月にマイクロソフトに入社しました。

彼の研究対象には、タンパク質ダイナミクスシミュレーション、計算生物学、機械学習、分散コンピューティングが含まれており、その研究成果はいくつかのトップクラスの会議やジャーナルに掲載されています。

Shao Bin 氏のチームが開発した Microsoft Graph Engine は、Microsoft Satori Knowledge Graph、Bing Search、MSN、Xbox、Cognitive Services など、複数の Microsoft 製品およびサービスに採用されています。Shao Bin 氏はまた、オープンソースの軽量 AIMD シミュレーターである LightAIMD の発起者であり、主任開発者でもあります。

参考文献: [1] https://www.nature.com/articl... [2] https://x.com/peteratmsr/stat... [3] https://www.binshao.info/ [4] https://www.microsoft.com/en-...

- 以上-

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