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与DeepMind科技较量】🔍揭秘蛋白质结构预测新纪元！🚀🔥《华尔街日报》深度解析！💥在3月24日的热门报道中，两家科技巨头Meta和DeepMind的重量级武器——ESMFold与AlphaFold，引起了全球科技界的广泛关注。这两款革命性的模型，正在重构我们对生物蛋白质结构的理解，引领科研新高潮！🔬🔍首先，让我们深入了解一下这两个超级大脑的工作原理。ESMFold，Meta的创新之作，凭借其先进的算法和分布式架构，实现了高效且精确的蛋白质折叠预测。相比之下，AlphaFold由DeepMind倾力打造，通过深度学习的力量，展现了对复杂生物结构的超凡洞察。🧠🛠️开发过程同样引人入胜！Meta与DeepMind的研发团队携手，用科技铸就了这些奇迹。他们的严谨态度和不懈努力，让这两个模型从概念到实际应用，都成为行业内的里程碑。👩💻👨💻💡这两款模型的问世，不仅提升了科学研究的速度，也为医疗健康、生物技术等领域带来了无限可能。未来，蛋白质结构预测将开启全新篇章，让我们拭目以待！🚀记得关注我们，获取更多科技动态和深度解析！👇#MetaESMFold #AlphaFold #蛋白质结构预测
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the scientific community has been thrilled by a remarkable achievement from DeepMind, the AI trailblazer. The tech giant has successfully employed its advanced artificial intelligence (AI) to tackle a long-standing puzzle that had stumped researchers for half a century, leapfrogging traditional, costly laboratory methods in the process. 🤝This groundbreaking discovery allows for the precise determination of proteins’ three-dimensional structures, which are of utmost significance in various fields, including drug and vaccine development, climate change research, and more. The speed and efficiency brought by AI have unlocked a new era of precision and innovation in these crucial areas. 🔍🔍DeepMind’s leap into this field not only demonstrates the power of AI but also underscores its potential to revolutionize scientific understanding and accelerate real-world applications. By shedding light on the intricate workings of proteins, their structures can now be analyzed with unparalleled accuracy, paving the way for groundbreaking discoveries and advancements. 🌟🌟
🌟【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。🚀仅仅三个月后的突破，Meta的研究团队在《自然》杂志上发表了令人瞩目的论文，展示了他们自主研发的ESMFold模型，能预测多达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。🔍速度更是惊人，相较于AlphaFold2，ESMFold在短序列上的预测效能提升了惊人的60倍，科技力量加速了生命科学的新篇章！📖SEO优化提示：使用关键词“DeepMind AlphaFold2”，“蛋白质结构预测”，“Meta ESMFold”，“生物科技进步”，“氨基酸序列”等。
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：科学巨浪中的AI探索之旅 🌈预测复杂生物分子——蛋白质的三维结构，是生物学领域的难题，它犹如解开生命的微观密码。从一级到四级，每个层次的结构都至关重要，而蛋白质结构预测正是这个过程的关键。就像攀登多峰的山脉，一级结构是起点，二级、三级、乃至四级结构则是逐步揭示其复杂折叠形态的过程。氨基酸序列的多样性，如同宇宙中的星辰数量，为可能的构型提供了无尽想象空间。🚀AI技术的崛起，正以破浪前行的姿态，引领我们快速解析这些复杂的蛋白质结构。它像一位精准的导航员，通过算法的力量，引导我们在蛋白质的海洋中航行，寻找隐藏在氨基酸序列背后的奥秘。🔍借助AI的力量，科学家们得以更高效地探索蛋白质世界的多样性，减少时间和资源的消耗，同时提升研究的精确度和深度。让我们期待这个领域未来的突破，因为每一个蛋白质结构的揭示，都可能开启生命科学的新篇章。🏆
🌟【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。两者虽方法各异，但都引领了这一领域的技术革新。🌟
🌟🚀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 using the intricate language of biology genes. Its architecture differs from AlphaFold2’s structural matching approach, eliminating the need for explicit homologous sequences as input. This means protein models can simply provide one sequence and witness remarkable predictions.ESMFold stands out as a groundbreaking, end-to-end predictor 🤝💻, capable of running entirely on GPU without any database intervention. It breaks free from the constraints of traditional methods, making it a game-changer in protein structure prediction. Embracing the power of language learning, ESMFold paves the way for more efficient and accurate predictions in the field. #ESMFold #ProteinPredictionRevolution
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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