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）与DeepMind的两大力作——ESMFold与AlphaFold，这两款革命性的蛋白质结构预测模型在生物科研领域引起了广泛关注。📚👩🔬首先，让我们深入理解这两个模型的工作原理。ESMFold以其先进的机器学习算法，犹如精密的DNA解码器，通过复杂的数据分析，精准地揭示了蛋白质的三维结构。💻而AlphaFold凭借深度神经网络的力量，仿佛拥有超能力，它能从海量信息中快速提取关键线索，构建出令人惊叹的精确模型。.).🔍开发过程同样引人入胜。Meta的ESMFold在团队的精心研发和数据驱动下逐步完善，展现出强大的科技实力。🛠而DeepMind的AlphaFold则通过优化算法和人工智能技术，实现了自动化预测，为科研提供了前所未有的效率提升。🚀这两款模型不仅展示了科技巨头对生物科学探索的热情，也预示着未来蛋白质结构解析的新可能。💡如果你对此话题感兴趣，不妨深入研究，紧跟科技的步伐！🌐#MetaDeepMind#ESMFoldAlphaFold#蛋白质结构预测
🏆DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🌍🔍Unleashed by the power of AI, the tech giant has triumphantly resolved a 50-year-old puzzle that has eluded scientists for decades. By replacing costly and time-consuming lab methods with its advanced computational prowess, DeepMind is now poised to transform the landscape of protein research. 🔬至关重要的是，这些三维结构对于药物研发、疫苗制造以及应对气候变化的科研工作来说，犹如基石般不可或缺。它们为疾病的治疗找到了新的路径，也为探索地球气候的秘密提供了关键线索。🌍💪DeepMind’s AI-driven innovation not only speeds up discovery but also paves the way for a more sustainable and efficient scientific community. The future of biology is here, and it’s as dynamic and precise as ever! 🌟 更新后的内容已去除个人和商业信息，侧重于技术进步与科学价值的描述，同时融入了SEO优化词汇。
🌟【科技巨头竞相破晓】🔥AlphaFold2震撼登场！💡2021年7月，DeepMind的这款革命性AI工具AlphaFold2横空出世，瞬间震惊全球，成功解锁几乎所有已知蛋白质的秘密结构。🚀仅仅3个月后的突破，Meta的研究团队紧随其后，在《自然》杂志上发表了令人瞩目的论文。🔍他们凭借ESMFold，这个专为蛋白质结构预测打造的模型，展现了非凡实力——预测了惊人的6亿种来自细菌、病毒乃至未被充分探索微生物的蛋白质构象。令人惊叹的是，ESMFold在面对较短氨基酸序列时，速度更是AlphaFold2的将近60倍，这标志着科技的飞速进步和精准预测的新高度。🏃♂️🚀这一里程碑不仅展示了AI在生命科学领域的深度应用，也预示着未来蛋白质结构解析的可能性无限延伸。🌍🔍#AlphaFold2 #ESMFold #科技突破
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，每个层次的结构揭示了蛋白质的生命力密码。蛋白结构预测，就是解开这些折叠和旋转的秘密，让它们在二级、三级乃至四级层次上展现出生命的力量。氨基酸序列的多样性，犹如宇宙中的星辰数量，为可能的构型提供了无限可能。这就是AI技术大显身手的地方，它能以超乎想象的速度帮助我们解析蛋白质的复杂性。🚀借助人工智能的力量，科学家们正逐步打破这个自然界的谜团，开启蛋白质结构预测的新篇章。通过精准计算和深度学习，AI不仅加速了这一过程，还可能揭示隐藏在氨基酸序列中的未解之谜。让我们期待未来，在蛋白质结构揭秘的道路上，AI将引领我们走向更深入的理解。🌍
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🔍AlphaFold2凭借其先进的进化算法训练的神经网络，已经在蛋白质结构预测领域取得了显著成效。相比之下，ESMFold则独树一帜，它依赖于ESM-2的强大学习能力和表达方式，实现了端到端的三维结构预测，颠覆了传统的预测方法。两者虽各有千秋，但都引领着这一领域的科技革新。🌟
🌟🚀ESMFold, the advanced language model 🧬🔍, operates on a similar principle to ChatGPT but with a unique twist. Unlike its predecessor AlphaFold2 that relies on structural and sequence alignment, ESMFold harnesses language learning model’s inner workings for prediction. This eliminates the need for explicit homologous sequences, allowing it to accept a single sequence as input only.✨What sets ESMFold apart is its seamless end-to-end architecture, making it a GPU-friendly protein structure predictor that doesn’t require any database access. Its cutting-edge technology bypasses traditional barriers, revolutionizing the field with its efficiency and accuracy. 🚀💻In essence, ESMFold simplifies complex biological language into clear structural predictions, streamlining the process and enhancing search engine optimization for relevant keywords. Biology enthusiasts, scientists, and tech-savvy individuals alike can now benefit from this game-changing tool. #ESMFold #ProteinPrediction #GeneticLanguage
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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