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
🌟【Meta VS DeepMind】🔥科技巨头的蛋白质结构较量！🔍💡《华尔街日报》深度揭秘！💥 Meta的ESMFold与DeepMind的AlphaFold两大神作，一场无声却激烈的生物科技竞赛正在上演！🔬 两颗璀璨星辰，分别代表了前沿的AI力量和生物计算领域的突破。🔍 ESMFold，Meta的科技巨头力作，凭借其先进的算法，犹如数据海洋中的导航灯，精准预测蛋白质结构。🚀 它是如何在信息繁多的宇宙中脱颖而出，成为行业瞩目的焦点？💡另一边，AlphaFold，DeepMind的创新引擎，以其独特的深度学习模型，如同生物解密的魔术师，以惊人的准确度揭示生命的秘密。🔮 研发过程中的挑战与突破，让科学界惊叹不已！📚 报道详细剖析了这两款模型的研发原理和艰辛历程，让我们一窥科技巨头如何用智慧编织未来的生命蓝图。📖欲了解更多细节，敬请关注科技领域的最新动态，这里总有你想要的答案！💡记得点赞并分享，一起见证科技的奇迹！👍#MetaESMFold #AlphaFold #生物科技竞赛
🌟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, the building blocks of life, have long been a puzzle for scientists, with their intricate structures dictating crucial functions. DeepMind’s AI-driven innovation has not only expedited this process but also made it more efficient and cost-effective, unlocking untold potential in these research domains 🌈💰.The implications of this game-changing discovery are far-reaching, as understanding protein structure leads to the development of life-saving drugs and vaccines, as well as crucial insights into mitigating the impacts of climate change 🦠💉🌍. The future of scientific exploration is undoubtedly brighter with DeepMind’s AI-powered leap forward in the field of structural biology 🌟.Remember to always keep your research up-to-date and stay tuned for more groundbreaking discoveries from this trailblazing technology! 🚀
🌟DeepMind的AlphaFold2震撼发布于2021年7月，迅速成为生物科技领域的翘楚，它已成功解析了几乎所有的蛋白质结构秘密。短短三个月后，Meta的研究团队在顶尖学术期刊Nature上带来了突破性进展——他们推出了ESMFold，一款蛋白质结构预测力极强的模型。据报告，ESMFold独步江湖，仅凭6亿种来自细菌、病毒乃至未被充分探索微生物的蛋白质序列，就能精准预见其三维构象。更值得一提的是，在氨基酸序列较短的情况下，ESMFold的速度快如闪电，相较于AlphaFold2，预测速度提升了惊人的60%！🚀SEO优化词汇：#AlphaFold2#生物科技突破#ESMFold#蛋白质结构预测#Nature期刊#微生物研究#速度提升60%原文改写后：DeepMind的AlphaFold2在2021年7月引领蛋白质结构预测领域的革新，其卓越性能已广泛应用于所有已知蛋白质结构的解析。紧随其后，Meta的ESMFold模型在Nature杂志上展示了非凡实力，它能迅速识别出约6亿种来自微生物世界的复杂蛋白质结构。特别是在氨基酸序列较短的情况下，ESMFold的速度超越AlphaFold2，实现了惊人的60%速度提升，为科研带来了前所未有的便捷。
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🌟预测复杂蛋白质结构，这无疑是自然科学探索中的艰巨任务，就像解开生命的微观密码。从分子层面观察，蛋白质结构分为四级，每一步都至关重要——从一级到四级，逐步揭示其折叠和演变的奥秘。在这个数量级上，潜在的构型组合简直是天文数字般庞大。幸运的是，人工智能（AI）正引领我们踏入这个神秘领域，以超乎想象的速度解析蛋白质。它以精准计算之力，扫清了传统方法中的繁复障碍，为理解生命活动提供了强大的工具。🚀借助AI的力量，科学家们能够更高效地探索氨基酸序列如何决定蛋白质的多样性和动态性，从而揭示生命的多样性与功能之谜。让科技照亮生物化学的殿堂，我们期待着未来的蛋白质结构预测，将开启一个全新的科学认知时代！🌍
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化的算法领域中，AlphaFold2以其卓越的端到端神经网络技术，引领了蛋白质结构预测的革命性进展。它通过多序列输入的深度学习，精准对齐进化同源物序列，并辅以可选结构模板，实现了显著的结构预测精度提升。相比之下，ESMFold则独树一帜，凭借ESM-2的强大信息和表示能力，实现了端到端的3D结构预测，为蛋白质结构解析开辟了全新路径。这两种方法虽各有特点，但都致力于揭示生命的奥秘，展示了人工智能在生物科学中的强大潜力。 若要了解更多详情，敬请关注相关领域的最新研究动态，让我们一起探索这个令人惊叹的科技前沿！🔍
🌟🚀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 matching, ESMFold harnesses language learning model’s internal representations for prediction. This eliminates the need for explicit homologous sequences, making protein modeling as simple as one sequence input.✨What sets ESMFold apart is its seamless end-to-end architecture, capable of running entirely on GPU without any database intervention. It’s a game-changer in bioinformatics, streamlining protein structure prediction processes.🌍💻Experience the power of AI-driven biology with ESMFold – the future of genomic analysis. Stay tuned for more cutting-edge applications! 🔍💡
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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