Con la capacidad de generar miles de estructuras por hora y reducir el costo computacional hasta en 100.000 veces, BioEmu-1 abre nuevas fronteras en la comprensión y diseño de medicamentos
Microsoft Research ha dado un salto decisivo en el campo de la biología computacional con el lanzamiento de BioEmu-1, un modelo de inteligencia artificial que está transformando la forma en que se estudian y predicen las estructuras proteicas.
Desarrollado por un equipo colaborativo de Microsoft Research AI for Science, BioEmu-1 permite a los científicos generar miles de estructuras de proteínas por hora utilizando una sola GPU, ofreciendo una eficiencia que supera en hasta 100.000 veces a las simulaciones tradicionales de dinámica molecular (MD).
La innovación detrás de BioEmu-1 radica en su capacidad para capturar el dinamismo de las proteínas, proporcionando no solo un “snapshot” de una estructura, sino un conjunto de posibles conformaciones que la misma proteína puede adoptar.
Como explica el blog de Microsoft Research, «predecir una única estructura es como ver un solo fotograma de una película: no revela la complejidad de un proceso dinámico».
Esta herramienta se entrenó utilizando tres conjuntos de datos fundamentales: las estructuras del AlphaFold Database (AFDB), un extenso conjunto de simulaciones MD y datos experimentales sobre la estabilidad del plegamiento proteico.
En uno de los ejemplos destacados, BioEmu-1 fue capaz de predecir las diversas conformaciones del proteína LapD, presente en la bacteria Vibrio cholerae, tanto en estado ligado como no ligado a moléculas de c-di-GMP.
Además, el modelo ha demostrado predecir con precisión los energías libres de plegamiento de proteínas, correlacionándose fuertemente con datos experimentales incluso para secuencias que nunca había visto durante su entrenamiento.
El impacto de BioEmu-1 no se limita únicamente a la velocidad y la eficiencia. Este modelo abre la puerta a avances significativos en el desarrollo de fármacos y en el diseño de proteínas, ya que una comprensión profunda de los paisajes energéticos y las conformaciones intermedias es crucial para diseñar moléculas terapéuticas más efectivas. Según el profesor Martin Steinegger de la Universidad de Seoul Nacional, quien no participó en el estudio,
“Junto con la predicción altamente precisa de estructuras, la dinámica de proteínas es la próxima frontera en el descubrimiento. BioEmu supone un paso importante en esta dirección al permitir un muestreo rapidísimo del paisaje de energía libre de las proteínas mediante el aprendizaje profundo generativo.”
Microsoft ha puesto a disposición de la comunidad científica a BioEmu-1 como open-source a través de GitHub y lo ha integrado en Azure AI Foundry Labs, facilitando su adopción y experimentación por parte de investigadores y empresas de biotecnología a nivel global.
Para los ejecutivos jóvenes y de mediana edad que lideran multinacionales, esta innovación representa una clara evidencia de cómo la inteligencia artificial está transformando industrias tradicionales.
La aplicación de BioEmu-1 no solo reduce drásticamente los costos y tiempos de simulación, sino que también ofrece una herramienta estratégica para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos y optimizar procesos de diseño biológico, generando un impacto directo en sectores tan competitivos como el farmacéutico y el biotecnológico.
Con BioEmu-1, Microsoft Research consolida su posición en la vanguardia de la IA aplicada a la ciencia, demostrando que la integración de técnicas avanzadas de deep learning puede abrir horizontes inimaginables en la comprensión y manipulación de los fundamentos de la vida.
Este avance no solo impulsa la innovación científica, sino que también refuerza el compromiso de Microsoft con el desarrollo de tecnologías que transformen la forma en que operan las grandes empresas y se abordan los retos globales en salud y medio ambiente.
