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！🔍🚀 3月24日热点直击！华尔街日报深度解析两大科技巨擘——Meta与DeepMind的重量级武器——ESMFold与AlphaFold，引领我们探索蛋白质结构预测领域的前沿科技动态。💡🔍 Meta的ESMFold，犹如数据海洋中的导航灯塔，利用先进的AI算法，精准地揭示了生物分子的秘密。🌊另一边，DeepMind的AlphaFold则像一位无师自通的解码者，凭借超凡的智能，瞬间解读复杂蛋白质的结构密码。 kode master! 🔐👩💻 开发过程？严谨与创新并存！Meta和DeepMind的研发团队，用汗水浇筑科技奇迹，每一步都透露着对科学的敬畏与执着。💪🔍 无需担心广告干扰，这里纯粹是知识的海洋，让我们一起沉浸在这场科技盛宴中，感受科技进步带来的震撼！🎉记得关注我们，获取更多前沿科技资讯，让智慧引领未来！🌍#Meta #DeepMind #蛋白质结构预测 #科技创新
🌟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, vaccine creation, and climate change research alike. 🛠️🔬This groundbreaking achievement not only streamlines scientific processes but also paves the way for more precise and efficient studies, ultimately accelerating our understanding of these vital biomolecules. The shift towards AI-driven methods promises to revolutionize the field and boost global research efforts. 🌍💻 #DeepMindProtein #AIInScience #RevolutionizingResearch
🌟【科技巨头竞相破晓】🔥2021年7月，DeepMind的AlphaFold2震撼发布，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6亿种神秘蛋白质的三维结构得以揭示！🔍令人惊叹的是，ESMFold的速度优势明显，相较于AlphaFold2，预测速度提升高达60%，这就像一场科技竞赛中的闪电战！⚡️这一系列里程碑式的进展，不仅展示了科技的力量，也预示着未来蛋白质结构解析的新可能。🏆欲了解更多细节或寻求专业帮助，敬请关注相关领域的最新动态。💡
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，每个层次的结构都揭示着生命活动的关键细节。蛋白结构预测，就是解开这些折叠和旋转的神秘面纱。每种氨基酸的独特组合，犹如构建宇宙般，生成了无数可能的构象。🚀AI技术的崛起，为这个难题带来了曙光。它以惊人的效率，帮助我们解析蛋白质世界的复杂网络，就像用超新星照亮微观世界。通过智能算法的力量，科学家们能够探索那些传统方法难以触及的蛋白质折叠模式，大大提升了我们的理解能力。🔍在这个信息爆炸的时代，优化搜索引擎友好性是关键。因此，我们在描述过程中巧妙融入了关键词，以利于搜索引擎抓取和排名。记住，每一次科学的进步，都是AI与自然法则的深度对话。🌍#蛋白质结构预测 #AI解析 #生物化学革命
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化的算法领域中，AlphaFold2凭借其先进的神经网络技术，已经在蛋白质结构预测上实现了显著的进展。它通过多序列输入、精准的同源物对齐和选择性模板训练，实现了端到端的预测模式，为科学界带来了革命性的改变。相比之下，ESMFold则独树一帜，利用ESM-2的强大学习能力和表达方式，实现了端到端的3D结构预测，展现出强大的结构解析能力。无论你是科研工作者还是对生物技术感兴趣的旁观者，AlphaFold2和ESMFold都是蛋白质结构研究领域的焦点。它们不仅展示了人工智能在生物学中的深度应用，也预示着未来精准医疗和药物设计的新可能。让我们共同期待这些算法在未来带来的更多科学突破吧！🏆记得关注最新动态，获取更多AI生物科学的精彩内容哦！💪
🌟🚀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 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 protein 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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