DeepAFM：結合分子模擬與 AI 實現蛋白質結構的高精度解析

東京理科大學等研究團隊開發出「DeepAFM」模型，利用分子動力學模擬生成的數據進行深層學習，成功解決了高速原子動力顯微鏡（HS-AFM）圖像雜訊大、解析度低的問題。該技術能精準推斷蛋白質在運動過程中的結構狀態（如開或閉），並已在膜蛋白質複合體的實驗中獲得驗證。此成果將有助於生命科學領域更直觀地理解分子級別的機能運作，為基礎研究提供重要技術支持。