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AI神力：ESMFold与AlphaFold深度解析🔍🔥《华尔街日报》近日揭秘了科技巨头Meta和DeepMind在蛋白质结构预测领域的激烈较量！两大超凡模型，ESMFold与AlphaFold，犹如科学界的双子之星，闪耀着创新的光芒。💡👩💻首先，让我们深入了解一下这两款革命性的技术。ESMFold，Meta的杰出之作，凭借其先进的算法和强大的计算能力，实现了精准蛋白质结构的快速预测。🚀而DeepMind的AlphaFold，则以其独特的深度学习策略，成功地揭示了复杂生物分子的秘密。🔍🛠️开发过程也透露出科技巨头的严谨与决心。Meta的ESMFold在迭代中不断优化，力求达到极致效能，而AlphaFold的研发团队则通过海量数据和精细模型训练，实现了技术的飞跃。💪👀这场科技盛宴不仅展示了人工智能的巨大潜力，也让我们期待未来蛋白质结构预测领域的更多突破。💡记得关注我们，获取更多前沿科技动态！🌐#Meta #DeepMind #ESMFold #AlphaFold #蛋白质结构预测
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough 🧬After years of relentless pursuit, the scientific world is abuzz with the remarkable achievement by DeepMind, a trailblazer in AI technology. The tech giant has successfully tackled a 50-year-old conundrum, revolutionizing the way we study and understand proteins! 🤯Traditionally, determining protein structures required time-consuming and costly laboratory methods. However, DeepMind’s innovative AI solution has streamlined this process, making it faster, more efficient, and accessible. This breakthrough not only saves resources but also paves the way for groundbreaking discoveries in fields like drug development, climate change research, and beyond! 💪The significance of these protein structures cannot be overstated – they serve as the building blocks for life-saving therapies and our efforts to combat global challenges. With DeepMind’s AI leap forward, we’re one step closer to unlocking the secrets that govern our world. 🌍For more on this groundbreaking discovery, stay tuned! 🚀
🌟【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犹如一颗璀璨的新星，震惊全球，成功预测出几乎所有的已知蛋白质结构，开启了生物信息学的新篇章。仅仅三个月后，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，这是一款革命性的蛋白质结构预测模型。令人惊叹的是，ESMFold不仅覆盖了广泛，涵盖了细菌、病毒乃至未被充分探索的微生物界的约6亿种蛋白质，而且在面对短序列时，其速度之快，堪比闪电！相较于AlphaFold2，它的预测效能提升了惊人的60%，这标志着我们在理解和解析生命密码的路上又迈进了一大步。这项突破性的技术不仅展示了科技的力量，也预示着未来生物科学的无限可能。让我们期待ESMFold在蛋白质结构研究领域的更多突破，为探索生命的奥秘提供更精准的工具！🏆#AlphaFold2 #ESMFold #蛋白质结构预测 #MetaResearch #生命密码解锁
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：科学难题中的AI革命🌟预测复杂生物分子——蛋白质的三维结构，一直是科研领域的棘手问题。从一级到四级，每个层次的结构变化都揭示着生命活动的秘密。蛋白结构预测，就是从简单的线性链推导出折叠、二级、三级乃至四级的完整形态。氨基酸序列的多样性，犹如宇宙中的星辰数量，无穷无尽，这为解析带来了前所未有的挑战。然而，AI技术正以惊人的速度改变这一切。它如同一位高效的蛋白质解码器，通过精准计算和学习能力，帮助科学家们快速解读这些复杂的密码。借助AI的力量，我们有望更深入地理解蛋白质的动态变化，揭开生命活动的微观奥秘。SEO优化提示：使用关键词如”氨基酸序列”, “蛋白质结构预测”, “AI解析”, “四级结构”, “生物分子科学挑战”等。
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化算法领域，AlphaFold2以其先进的神经网络技术，引领了蛋白质结构预测的新高度。它通过多序列输入、精准的同源物对齐和可选模板训练，实现了端到端的精确预测。相比之下，ESMFold则独树一帜，凭借ESM-2的强大学习能力和独特表示法，进行端到端的三维结构预测，展现出强大的潜力。无论你是科研工作者还是对生物技术感兴趣的旁观者，AlphaFold2和ESMFold都是蛋白质结构理解领域的耀眼明星。它们不仅颠覆了传统的生物信息学方法，也为未来的生物学研究开辟了全新的视角。让我们期待这些AI模型在解决复杂生物问题上的更多突破吧！记得关注相关领域的最新动态哦！😊
🌟🚀了解ESMFold背后的科技秘密吗？🔍类似ChatGPT，但换了个全新的语言剧本——生物基因代码！💡它不依赖AlphaFold2的结构匹配，而是通过深度学习模型内部知识来预测蛋白质结构。🎉这意味你不再需要繁琐的同源序列，只需一个序列就能让ESMFold大展身手。🚀而且，超快的GPU运行让它告别数据库束缚，实现端到端的高效预测！💻🚀#ESMFoldProtein #基因语言模型 #GPU预测革命
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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