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】🔥科技巨头的蛋白质魔力揭秘！🔍💡《华尔街日报》深度解析！💥最近一场科技领域的蛋白质结构竞赛，Meta的ESMFold与Google的AlphaFold两大神兽闪亮登场！📚两位神秘巨擘，以无尽创新引领未来生物科技！🔍首先，让我们走进ESMFold——Meta的智慧结晶。它运用了前沿的机器学习算法，犹如精密的DNA解码器，精准预测蛋白质结构。🔬每一个步骤都精确到极致，为生命科学解锁新视界！🌟相比之下，AlphaFold则以强大的深度学习算法为核心，犹如超智能的生物侦探，迅速锁定目标并揭示真相。🔍它的高效与准确性，让科研人员惊叹不已！.).👀虽然两者都是行业的佼佼者，但它们的研发过程却透露出科技巨头的独特策略和决心。📚Meta与DeepMind的这场较量，无疑将蛋白质结构预测推向了新的高度！ 若要了解更多，敬请关注我们，获取最新科技动态与深度解析！👇记得点赞并分享哦，让知识在你我之间传递！👏#MetaESMFold #AlphaFold #生物科技前沿
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the trailblazing AI company DeepMind has made headlines by solving a decades-old puzzle that had eluded scientists. Using cutting-edge technology, they’ve successfully shifted the paradigm from time-consuming and costly laboratory methods to a more efficient and cost-effective approach for determining protein three-dimensional structures. 🔍These groundbreaking discoveries hold immense significance in various fields, including drug and vaccine development, climate change research, and beyond. The shift not only accelerates scientific progress but also paves the way for breakthroughs that were once thought impossible. 🌐DeepMind’s AI-driven innovation has proven to be a game-changer, demonstrating the power of technology in driving scientific understanding and driving real-world impact. Embrace the future where data-driven insights lead to groundbreaking discoveries! 💡
🌟【科技巨头竞相破晓】🔥2021年7月，DeepMind的AlphaFold2震撼登场，引领蛋白质结构预测领域的新纪元！短短3个月，它已遍览所有已知蛋白质结构，成为生物科学界的超级明星。🚀紧接着，在Nature杂志的最新突破中，Meta的研究团队不甘示弱，凭借ESMFold模型，他们照亮了未知微生物世界——约6亿种蛋白质的秘密。🔍这些细菌、病毒和未被充分探索的微生物的蛋白质结构，如今都清晰可见。🌈尤为值得一提的是，ESMFold在氨基酸序列上的精准度，更是AlphaFold2的快车道，速度提升高达60%，让预测过程如闪电般迅速。⚡️这一显著优势，无疑为科研工作者提供了前所未有的效率和洞察力。Meta的这一壮举，再次证明了科技的力量，它不断拓展人类对生命奥秘的理解边界。🌟#AlphaFold2 #ESMFold #蛋白质结构预测 #Meta研究新突破
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阶梯，每一步都至关重要。蛋白结构预测，就是从初级到高级的结构演变，揭示其折叠与二级、三级乃至四级的生命力展现。氨基酸序列的多样性，犹如宇宙中星辰的数量，无穷无尽。而AI技术的崛起，正以惊人的速度帮助我们解析这一复杂网络。它像一位高效的侦探，通过精准计算和学习能力，缩短了探索蛋白质结构的时间路径。🚀借助AI的力量，蛋白质的秘密正在被揭示得越来越清晰，科学与技术的交汇点上，我们期待更多突破性的进展，让生命之谜在我们的解析下逐渐揭晓。记得关注这个领域动态哦！😊
🌟【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的强大学习能力和深度表示，实现了端到端3D结构的无瑕预测。这两种方法虽各有千秋，但都为生物科学带来了革命性的进展。🌟
🌟🚀ESMFold, the advanced language model 🧬🔍, operates on a principle similar to ChatGPT but with a unique twist. Unlike its predecessor that relies on natural language, ESMFold is trained on the intricate language of biology – gene sequences. Its architecture bypasses AlphaFold2’s reliance on structure and sequence matching, streamlining the process without needing explicit homologous sequences. This means protein models can be predicted solely from one sequence, a game-changer in efficiency.ESMFold stands out as a fully end-to-end predictor, effortlessly running on GPUs. It eliminates the need for any database interactions, making it a data-light model that’s both efficient and cutting-edge. Its prowess lies in its ability to decipher protein structures without the constraints of traditional methods, paving the way for groundbreaking discoveries in bioinformatics. 💪🚀
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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