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，以其革命性技术引领行业风向标。💡👩💻首先，让我们深入理解这些智能大脑的工作原理。ESMFold，Meta的创新之作，犹如精密的DNA解码器，通过复杂算法解析蛋白质的三维结构。🔬而DeepMind的AlphaFold，则是人工智能领域的黑科技，它运用深度学习的力量，像生物学家一样精准预测蛋白质动态变化。🔬🛠️开发过程同样引人注目。Meta的ESMFold在团队的精心研发和优化下，展现出强大的计算力与算法深度，为科研提供了高效解决方案。💻另一方面，AlphaFold的研发团队通过海量数据训练和迭代，实现了人工智能与生物学的深度融合，成就了令人惊叹的技术突破。🚀👀这场科技盛宴不仅展示了科技巨头的实力，也预示着未来蛋白质结构预测领域的无限可能。让我们期待这两个模型如何继续引领科学探索的新征程！🚀#MetaVSDeepMind #ESMFoldAlphaFold #蛋白质结构预测
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless scientific pursuit, the trailblazing AI firm DeepMind has made headlines by solving a long-standing puzzle that had eluded scientists for half a century. Their innovative approach leverages cutting-edge technology to streamline and optimize the process of determining protein structures, traditionally a time-consuming and costly endeavor. 🔍These crucial 3D structures play a pivotal role in drug discovery, vaccine development, and even climate change research 🌍. By bypassing the limitations of traditional laboratory methods, DeepMind’s AI-driven solution not only accelerates progress but also paves the way for groundbreaking discoveries in these fields. 💡Embrace the future of scientific breakthroughs with DeepMind’s game-changing leap in protein structure analysis – a testament to the power of artificial intelligence in driving scientific innovation. 🌟
🌟【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震撼发布，一鸣惊人地揭示了几乎所有已知蛋白质的结构秘密。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蛋白质结构预测模型。这款创新工具不仅覆盖了细菌、病毒等微生物的约6亿种未知蛋白质，更在氨基酸序列的短度下展现出惊人的速度优势，比AlphaFold2快出近六成！🚀Meta的这一突破性技术，无疑在生物信息学领域书写了新篇章，开启了探索微观世界的新纪元。它以科技的力量，跨越物种界限，揭示了生命多样性的奥秘，为未来的药物研发和生物学研究提供了强大的工具箱。🔍SEO优化提示：AlphaFold2、DeepMind、Meta、蛋白质结构预测、ESMFold、Nature杂志、生物信息学、微生物、氨基酸序列、速度优势等关键词应适当融入。
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 🧬protein structure prediction, a grand scientific endeavor 🌟, delves into the intricate world of molecular architecture. Proteins, with their multi-level structures (四级), are like complex puzzles waiting to be solved. The journey from primary to higher levels – folding and secondary, tertiary, quaternary – is no easy feat. 🧬The sheer variety of conformations proteins can adopt, a cosmic number, makes this task an astronomical challenge. But AI comes to the rescue, offering a powerful tool for accelerated protein analysis. 🤖✨By harnessing the power of machine learning, we can streamline the process and unlock the hidden patterns in amino acid sequences, revealing their true structural identities. The potential for breakthroughs is immense, propelling us closer to understanding these fundamental building blocks of life. 🔍🚀
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化的算法领域，AlphaFold2凭借其端到端神经网络的卓越能力，已经在蛋白质结构预测上实现了显著进展。它的多序列输入策略、精准的进化同源物对齐和可选模板选择，使其成为这一领域的领航者。相比之下，ESMFold则独树一帜，它利用ESM-2的强大学习能力和表达方式，实现了端到端的3D结构预测，展现出革命性的技术革新。AlphaFold2与ESMFold的工作机制虽有异同，但都致力于通过先进的AI技术解析蛋白质的秘密。前者以深度学习为核心，后者则倚重ESM模型的力量，两者都在推动蛋白质结构预测迈向新的高度。无论是对科研人员还是对生物医学界，这些创新都是理解生命运作的关键步骤。欲了解更多关于这两个算法的详细信息和它们如何改变蛋白质结构研究的动态，欢迎探索相关领域的最新研究成果。记得关注最新的AI生物学进展，因为这里总能发现科学的新奇迹！💪
🌟🚀ESMFold, the advanced language model 🧬🔍, operates on a similar principle to ChatGPT but with a unique twist. Unlike its predecessor that relies on natural language, ESMFold is trained using the intricate language of biology genes. Its architecture bypasses AlphaFold2’s reliance on structure and sequence alignment, streamlining the process without requiring explicit homologous sequences. 🚀GPU-powered and end-to-end, it revolutionizes protein structure prediction by simply needing one sequence as input. No databases needed, just pure computational prowess! 💪🌍
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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