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原標題：填補AlphaFold3空白，字節跳動提出物理引導的方法讓蛋白質動起來
關鍵字：蛋白質,模型,字節跳動,力場,能量
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部世界是變化的，分子是的，從預測靜態單一結構走向動態構象分布是揭示蛋白質等生物分子功能的重要一步。探索蛋白質的構象分布，能幫助理解蛋白質與其他分子相互作用的生物過程；識別蛋白質表面下的潛在藥物位點，描繪各個亞穩態之間的過渡路徑，有助于研究人員設計出具有更強特異性和效力的目標和治療藥物。但傳統的分子動力學模擬方法昂貴且耗時，難以跨越長的時間尺度，從而觀察到重要的生物過程。
近年來的深度學習蛋白質結構預測模型在這個問題上也同樣碰壁，往往只能預測靜態單一結構，包括最近再次登上 Nature 的 AlphaFold 3，Deepmind 的研究者也承認其仍然專注于分子結構的靜態預測，對動力學行為的刻畫還不夠。另一方面，蛋白質構象并非隨機分布，而是玻爾茲曼分布，其出現的概率與其能量成指數級的反比。一些研究使用啟發性采樣或模型加噪去噪的方法，但均不能保證采樣的結構是目標蛋白質的低能態，也不能保證采樣的分布服從真實的玻爾茲曼分布。圖片來源: 《Accurate structure prediction of biomolecular interactions》

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