文章主题：Meta, ESMFold, AlphaFold, 蛋白质结构预测
智东西
编译 | 周炎
编辑 | 云鹏
🌟【科技巨头对决】Meta与DeepMind的蛋白质结构预测大模型深度解析🔍🔥《华尔街日报》近日揭秘了科技巨头Meta（原Facebook）旗下的ESMFold与谷歌DeepMind的AlphaFold两大蛋白质结构预测力的激烈较量！💡👀这两款革命性的AI模型，凭借其先进的算法和精密的开发过程，正在重塑生物科学领域的格局。 kode by Meta与AlphaFold的背后团队，无疑是科技创新的闪耀明星！🌟🔍ESMFold以其精准的结构预测能力，引领着人工智能在生物学中的探索之路；而AlphaFold通过深度学习的魔法，实现了对复杂蛋白质结构的超凡解析。两者相辅相成，为生命科学的进步带来了前所未有的洞察力。🔬💡虽然Meta和DeepMind的竞争引人关注，但它们的目标始终是推动科学知识的进步，而非商业竞争。让我们期待他们在未来带来更多突破性的成果！🏆记得关注我们，获取更多科技领域的深度解析与最新动态！💻🌐
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the scientific community has been thrilled to witness a major milestone achieved by DeepMind. The tech giant has ingeniously leveraged AI to streamline and optimize an age-old process, replacing costly and time-consuming laboratory techniques in determining the three-dimensional structure of proteins. This breakthrough holds immense significance for various fields, including drug and vaccine development, climate change research, and more 🛠️🔬.Proteins, often referred to as the building blocks of life, have long been a puzzle for researchers due to their complex nature. DeepMind’s AI-driven solution has not only accelerated this crucial task but also made it more efficient and cost-effective, revolutionizing the way we understand these vital molecules 🤝💻.The implications of this discovery are far-reaching, as accurate protein structures provide a roadmap for developing life-saving drugs and vaccines, while also shedding light on the intricate mechanisms driving climate change 🌍💉. By streamlining research in these areas, DeepMind’s AI-driven innovation is poised to accelerate scientific progress and shape the future of our understanding 🚀🌈.
🌟【科技巨头竞相破译生命密码】🔥在2021年7月的科技盛宴中，DeepMind的AlphaFold2犹如一颗耀眼的新星，首次亮相便震惊全球，成功解锁了几乎所有的蛋白质结构之谜。仅仅三个月后的跟进，Meta的研究团队也不甘示弱，在《自然》杂志上发表了他们的最新成果——ESMFold蛋白质结构预测模型。这款创新工具展现了强大的力量，它以惊人的6亿种来自细菌、病毒乃至未被充分探索的微生物的蛋白质结构为靶标，实现了前所未有的精准预测。令人惊叹的是，ESMFold在面对较短氨基酸序列时的速度更是AlphaFold2的快上整整六成，这无疑是在时间与精度间画出了一道亮丽的等号。这一突破性的进展不仅提升了我们的理解深度，也为生物学研究开辟了新的道路，让我们离揭示生命奥秘更近一步。欲了解更多关于ESMFold和其在生物科学领域的革命性应用，敬请关注相关领域的最新动态。SEO优化提示：AlphaFold2、ESMFold、蛋白质结构预测、生物科技、Nature杂志、微生物、速度提升。
一、ESMFold加入战局，14天内预测超6亿种蛋白质结构🌟氨基酸序列解锁蛋白质秘密：科学巨浪中的AI探索之旅 🌈预测复杂生物分子——蛋白质的三维结构，是生物学领域的尖端难题。每一片蛋白质的微观世界，犹如多级折叠的迷宫，从一级到四级，每个层次都蕴含着生命密码。蛋白结构预测，就是解开这个谜团的关键步骤：从初级线索推导出其精巧的折叠模式和二级、三级乃至四级的立体构象。氨基酸序列的多样性，仿佛宇宙中的星辰数量，无穷无尽，等待AI智慧去探索和解析。🚀借助人工智能的力量，科学家们正以前所未有的速度，揭示蛋白质结构的奥秘。这不仅提升了科研效率，也开启了理解生命运作机制的新篇章。让我们期待，未来在AI与生物学的深度交融中，解开更多生命的科学之谜。🌍
🌟【AI蛋白质结构预测新进展】🚀 AlphaFold2与ESMFold，两大革命性技术引领未来！🔍在进化算法的浪潮中，AlphaFold2以其端到端神经网络的卓越实力，成功预测蛋白质结构，开启新篇章！💪 然而，ESMFold的独特之处在于，它倚重ESM-2的强大学习和表达能力，进行端到端的3D结构精准预测。这不是简单的复制，而是深度集成与创新的结晶。💡相较于AlphaFold2的多序列输入策略，ESMFold提供了更为丰富且高效的信息来源，这无疑为蛋白质结构解析带来了前所未有的精确度。🎯 无论是对科研人员还是生物医学界，这两款工具都展现出强大的潜力，共同推动蛋白质结构生物学的进步。🤝让我们期待这些AI驱动的突破，为生命科学解锁更多秘密！🔬SEO优化提示：进化算法、AlphaFold2、ESMFold、蛋白质结构预测、端到端神经网络、ESM-2、3D结构预测、深度集成、创新、科研人员、生物医学界、生命科学。
🌟🚀ESMFold, the advanced language model 🧬🔍, operates on a similar principle to ChatGPT but with a unique twist. Unlike its predecessor, AlphaFold2, it relies on language而非 biological gene data for training. Its architecture bypasses the need for explicit homologous sequences, allowing it to accept a single sequence as input, making it a game-changer in protein modeling. 🚀GPU-powered and end-to-end, ESMFold streamlines prediction without any database interference. 💪SEO Optimized: ESMFold, a cutting-edge language model in biogenomics, echoes ChatGPT’s fundamentals while breaking the conventional with its non-natural language training. Unlike AlphaFold2 that relies on structural-sequence alignment, it leverages language representations for superior protein modeling. Its simplified input requirements eliminate the need for explicit homologs, turning one sequence into a game-changing tool. Running entirely on GPUs and database-free, ESMFold revolutionizes prediction efficiency. 🌟GPU-Friendly 🧬Sequence Savvy 💪
研究人员曾经做过试验，在单个NVDIA V100 GPU上，使用较少参数的ESMFold在14.2秒被对具有384个残基进行预测，可比单个AlphaFold模型能够实现的预测速度快6倍，而在较短的序列上，研究人员甚至看到约60倍的提速。
据悉，ESMFold蛋白质模型背后的团队由Meta AI资深研究科学家Alexander Rives主导，该团队专注于大规模蛋白质序列和结构数据的无监督表示学习模型研究。
2017年，欧洲生物信息研究所发布的显示了AlphaFold模拟人类的蛋白质结构，来源：法国新闻社
Meta AI研究科学家Alexander Rives说：“这些蛋白质极其多样，人类对它们知之甚少，为了数量规模庞大的蛋白质，研究人员需要在预测速度上取得突破。”他还称，使用大型语言模型，ESMFold能够在两周内预测超过6亿种蛋白质。
作为测试案例，Meta AI将ESMFold用于来自环境来源（包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地）的批量测序“宏基因组”DNA数据库。绝大多数编码潜在蛋白质的DNA条目来自从未培养过且科学未知的生物体。
自从DeepMind取得突破以来，人们对AI在生物学中的应用产生了巨大的兴趣。AlphaFold是蛋白质结构预测方面取得的一大进步，这也进一步激发了深度学习的浪潮。
二、曾取得CASP最好成绩，AlphaFold将被用于治疗疾病目前，DeepMind开源了AlphaFold2的代码，让社区可以免费使用，目前约2.4亿的几乎所有已知的蛋白质都可以查到。此前，研究人员花费几个月或几年时间才能预测蛋白质的结构。投资生命科学技术的成长型股票公司Biospring Partners联合创始人詹妮弗卢姆（Jennifer Lum）称，AlphaFold缩短了这个过程，使这些团队能够将他们的时间转移到下游的研究和产品开发上，进入其他增值领域。
2018年，AlphaFold1在两年一度的CASP实验中取得了最好的成绩。团队又花了大量时间跟踪CASP，尝试不同的方法来改进AlphaFold，测试它们是否可以匹配实验蛋白质结构的准确性。
Jumper称，这个团队一直工作到2019年，他才真正相信这个团队能够完成它的使命。传统而言，生物学家使用基于X射线和其他技术的实验室技术来理解单一蛋白质结构，但据Jumper称，这一过程不仅要花费数年时间，还活花费10万美元。
John Jumper领导了机器学习应用蛋白质生物学的新方法开发，来源：DeepMind官网
虽然计算方法在理解蛋白质结构方面取得进展，但是目前这项技术还不够完善。无法取代实验室方法。最初的AlphaFold模型试验AI预测氨基酸对之间的距离，第二步利用这些距离分布来得到蛋白质的预测结构。其中第二步涉及到AlphaFold，它利用这些信息，提出了一个关注蛋白质是什么样子的共识模型，而无需AI。
Jumper称，研究小组正在把注意力转向蛋白质创新的新挑战。研究小组正在寻求了解突变与蛋白质功能变化之间的联系，这可以帮助治疗疾病。
结语：AI赋能药物研发具有巨大潜力作为蛋白质结构预测大模型，ESMFold在速度上快于AlphaFold2约60倍。如果在实际计算中，这一速度优势表现得更加明显。同时推断速度优势使得基于计算有效映射大型宏基因组序列数据库的结构空间成为可能。
ESMFold还可以被用于进行快速准确的结构预测，进一步帮助发现新的蛋白质结构和功能。未来，ESMFold或将超越预测蛋白质的静态结构，进一步研究蛋白质的动态结构。当这两个领域的研究都完成后，通过AI赋能新药设计就具备了基础，而从长远看，这具有巨大的潜力。
来源：《华尔街日报》
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