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】🔥科技巨头蛋白质竞赛深度解析！🔍🚀 3月24日热点直击！华尔街日报近日揭秘了科技巨头Meta与DeepMind的激战——ESMFold与AlphaFold两大蛋白质结构预测模型的大比拼！💥🔍 首先，让我们深入了解一下这两个革命性的技术。Meta的ESMFold以其创新算法，引领着人工智能在生物信息学领域的探索，犹如精准导航的GPS，解析蛋白质结构如探囊取物。📚另一边，DeepMind的AlphaFold凭借深度学习的力量，像超脑般精确预测，将复杂生命密码解开，展现科技与生命的神奇交织。🧠👩💻 开发过程同样引人入胜！Meta的团队严谨务实，每一步都精准把控，而DeepMind则以其独特的数据驱动策略，实现了技术的飞跃式进步。🛠️💡 这场竞赛不仅展示了两家巨头的技术实力，也预示着未来蛋白质结构解析的新可能。🌟别忘了关注我们，获取更多科技动态和深度分析！🌐#MetaVSDeepMind #ESMFoldvsAlphaFold #科技改变生命
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the trailblazing AI firm DeepMind has made headlines by solving a decades-old puzzle that has eluded scientists. Their innovative approach leverages cutting-edge technology to streamline and reduce costs for determining the three-dimensional structure of proteins, a crucial factor in drug development, climate research, and more 🛠️🔬.This groundbreaking achievement not only streamlines scientific processes but also paves the way for breakthrough discoveries in these fields. By bypassing traditional laboratory methods that were both time-consuming and costly, DeepMind’s AI-driven solution is poised to revolutionize the way we understand and manipulate these life-sustaining molecules 🌍💻.SEO Optimized: “DeepMind’s AI-Driven Protein Structure Revolution: Shaping Drug Development & Climate Research 🎯”Remember, your goal is to rephrase the content while preserving its essence and making it more SEO-friendly.
🌟【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革命！短短3个月，它已遍览所有已知蛋白质世界，成为精准预测的不二神器。🚀紧接着，在Nature杂志的最新突破中，Meta的研究团队以惊人的速度和精度亮相。他们推出了ESMFold，一个令人惊叹的蛋白质结构预测模型，成功解锁了来自细菌、病毒乃至未被充分探索的微生物界的约6亿种蛋白质之谜！🔍值得一提的是，ESMFold在面对较短氨基酸序列时，其预测效能超越AlphaFold2，速度快如闪电，效率提升高达60%以上。这标志着科技力量正以前所未有的速度推进生命科学的进步。🚀Meta的这一壮举不仅展示了对生物学深度理解的卓越能力，也预示着未来蛋白质结构预测技术的无限可能。让我们期待更多这样的创新突破，为探索生命的奥秘打开新的篇章！📖
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：探索四级结构的科学之旅 🧬protein structure prediction, a grand scientific endeavor 🌟, delves into the intricate world of protein folding and its multiple levels – from primary to quaternary. Unveiling the complex tapestry of these biomolecules involves predicting their three-dimensional structures with precision. 🤝The sheer diversity of conformations possible, thanks to different amino acids and sequences, is mind-boggling, akin to the vastness of the cosmos. 🌌 AI technology plays a crucial role in unraveling this intricate puzzle at breakneck speed. 🔍By harnessing the power of artificial intelligence, we can accelerate our understanding and analysis of proteins, unlocking their secrets one amino acid at a time. 🤖✨ This cutting-edge approach not only revolutionizes scientific research but also optimizes search engine visibility with SEO-friendly language. 📈🌐
🌟【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，利用ESM-2的强大信息和表示能力，进行端到端的3D结构预测，展现出独特且高效的预测效能。无论你是科研工作者还是对生物技术感兴趣的旁观者，AlphaFold2与ESMFold都是蛋白质结构理解领域的耀眼明星。它们不仅改变了我们对复杂生物系统运作方式的认知，也为未来的药物设计和生物学研究开辟了新的道路。让我们共同期待这些AI模型在探索生命奥秘中的更多突破！🌐
🌟🚀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. It’s a groundbreaking, end-to-end sequence structure predictor that runs entirely on GPU, cutting out any database dependency. 🚀GPU power meets biology’s secrets! 💪
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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