From static prediction to dynamic characterization: AI2BMD advances protein dynamics with ab initio accuracy

生物世界的本质在于其分子及其相互作用的不断变化。理解这些生物分子的动力学和相互作用对于揭示生物学机制及开发生物材料和药物至关重要。尽管通过实验捕捉真实运动几乎不可能，但近年来，以AlphaFold和RoseTTAFold为代表的深度学习方法在预测静态晶体蛋白结构方面已达到实验精度（获2024年诺贝尔化学奖）。然而，以原子分辨率准确表征动力学仍然极具挑战，尤其是在蛋白质与其他生物分子或药物分子相互作用时。分子动力学（MD）作为一种方法，在这一领域显示出巨大潜力。

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