AI驱动分子动力学模拟新时代 | 微软研究院王童博士讲座回顾
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学
者
讲
坛
＋生物结构前沿＋
2024年12月4日，北京生物结构前沿研究中心举办的“学者讲坛”系列讲座迎来了微软研究院王童博士的到访。王博士带来了题为“The coming age of AI driven biomolecular dynamics simulation with ab initio accuracy”的学术报告，向与会师生分享了AI驱动分子动力学模拟的前沿进展。讲座由北京生物结构前沿研究中心常务副主任王新泉教授主持，现场气氛热烈，座无虚席。
王新泉教授
王童博士
分子动力学模拟是生命科学研究的基础技术，其有效性取决于其准确性和效率。经典的分子动力学模拟速度快，但缺乏化学准确性。量子精度的动力学模拟（如密度泛函理论，DFT）可以达到化学准确性，但无法扩展以支持大型生物分子。
在报告中，王童博士指出，尽管2024年诺贝尔化学奖授予了蛋白质结构预测与设计领域，但如何利用人工智能（AI）精准表征蛋白质的动态行为仍是一大挑战。对此，王童博士团队开发了一种基于AI的生物分子动力学系统（AI2BMD），可以高效地实现对蛋白质等生物大分子进行量子精度的动力学模拟。这项工作近日发表于Nature杂志（Nature 635, 1019–1027, 2024）。
王童博士
AI2BMD采用了一种全新的蛋白质分割技术，结合基于ViSNet的机器学习力场与自主开发的动力学模拟系统，成功实现了对超过10,000原子的各类蛋白质的高精度计算，并展现出广泛的适用性。与密度泛函理论等传统量子模拟方法相比，AI2BMD的计算效率提高了数个数量级。在探索肽和蛋白质的构象空间时，该系统表现卓越，能够精准计算热力学性质，并与实验数据高度一致。
讲座现场
在报告的最后，王博士展望了AI驱动生物分子动力学模拟技术的广阔前景。他指出，AI2BMD及相关研究成果有望成为湿实验的强有力补充，不仅能够深入探测生物活性过程的动态机制，还推动当下难以实现的生物医学研究。这项技术在生命活动机理解析、自由能计算、药物研发、酶工程设计等领域具有重要的应用价值，或将为未来生物科学和医学研究开辟全新路径。
现场提问
讲座结束后，与会师生积极提问，与王博士展开深入交流，对AI技术在结构生物学研究中的广泛应用充满期待。此次讲座不仅拓宽了与会者的研究视野，也为中心进一步探索AI与结构生物学交叉领域提供了新思路。
合影
嘉宾简介
王童 博士
微软研究院高级研究员
Dr. Tong Wang is the Senior Researcher at Microsoft Research. He received his Ph.D. at Tsinghua University and held a visiting Ph.D. experience at Harvard University. His research focuses on algorithm design and applications on molecular dynamics simulation powered by artificial intelligence, machine learning force field, computer-aided drug discovery and protein structure prediction. Dr. Wang published a series of papers as the first and corresponding authors on Nature, Nature Machine Intelligence, Nature Communications, Cell Research and so on, and holds several China and US patents. As the team leader, he won the championship in the First Global AI Drug Development Competition. His research won “Top Downloaded Article” Award by Wiley Press. He is the committee member of Chinese Society of Bioinformatics.
撰稿 | 囡囡
设计 / 排版 | 可洲
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