

剑桥大学最新研究:基于大语言模型(LLM)的分子动力学模拟框架,是MD的GPT时刻还是概念包装?
剑桥大学团队提出MD-LLM框架,利用大语言模型从单一蛋白质构象预测其他可能状态。该技术通过编码蛋白质结构为token并在Mistral7B模型上微调,成功生成了T4溶菌酶和Mad2蛋白的激发态结构。虽然突破了传统分子动力学模拟的时间限制,但存在缺乏普适性、构象真实性难以验证等问题。研究者指出,由于大语言模型依赖模式匹配而非物理规律,其生成结果需要大量验证,目前更适合作为辅助工具而非替代传统方法。该研究展现了AI在结构生物学中的潜力,但也凸显了当前AI"炼金术式"发展模式的局限性。

