微软开源 BioEmu2：蛋白质动力学模拟加速超十万倍

微软 Research AI for Science 与柏林自由大学 Frank Noé 团队发布生物分子基础模型 BioEmu2 公开预览版，权重以 MIT 许可证开源。主打动力学预测：同样 5 毫秒的蛋白质模拟，传统分子动力学（MD）需约 10 GPU 年，BioEmu2 约 40 分钟即可完成，加速超过 10 万倍。团队称其为目前唯一能预测动力学的 SOTA 生物分子基础模型。

已确认

• 开源与定位：开放权重、MIT 协议；面向生物分子结构、动力学与功能的基座模型，可从序列出发模拟，并兼容已知或预测结构
• 动力学预测：基于隐式转移算子（implicit transfer operators），可将结构在时间上推进至纳秒、微秒尺度，或直接推到平衡态分布；演示案例包括内在无序肽折叠并结合蛋白受体（经中间态完成）
• 平衡采样精度：自由能面预测误差约 1 kcal/mol，可在 GPU 分钟内复现原本需 GPU 年的 MD 结构分布
• 功能案例：腺苷酸激酶在无配基状态下可采样开、合两种构象，结合 ATP 后主口袋关闭、再加 AMP 后双口袋关闭，对应 ATP+AMP ⇌ 2ADP 催化循环；弱结合剂（2r58，KD=1 mM）呈宽泛发散的结合姿态系综，强结合剂（2am9，IC50=3.9 nM）构象稳定落入正构口袋
• 大体系能力：支持多 GPU 预测 Mega-Dalton 级（1 万+残基）的蛋白/RNA/DNA/小分子复合物，并可融合实验数据辅助大复合物结构预测
• 结构预测对标：在 Runs N' Poses 高分辨率蛋白-配体复合物基准上与 Protenix v1/v2、ESMFold2 等具有竞争力；方法脉络可追溯到团队 NeurIPS 2023 的 Implicit Transfer Operators 论文

为什么重要

Noé 同时发布一张分子生物学可扩展路线图：测序与结构预测已被诺奖级工作「解决」（1980 DNA 测序、2022 下一代测序、2024 蛋白质结构预测），而第三块——生物分子功能预测——尚无解。BioEmu2 将结构预测与动力学/平衡采样统一，直接瞄准这一空白；配合 MIT 开源许可，若精度与速度宣称成立，药物设计中的结合强弱判别、大复合物功能研究等场景的计算门槛将大幅下降。

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