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
🌟【科技巨头对决】Meta与DeepMind的AI神力：ESMFold与AlphaFold蛋白结构揭秘🔍🔥《华尔街日报》深度解析！Meta与谷歌脑机王者，ESMFold与AlphaFold蛋白质建模大比拼💥 3月24日，一场科技领域的蛋白质结构预测盛宴在金融巨头的舞台上演，Meta和DeepMind两大巨头亮出自家的重量级武器——ESMFold与AlphaFold！🔍首先，让我们走进ESMFold，Meta的创新之作。它基于深度学习算法，犹如精密的生物解剖师，通过复杂的数据解析，精准重构蛋白质结构，引领科技前沿！🛠️而后，AlphaFold，DeepMind的明星模型，以其卓越的自学习能，像超弦理论中的智慧，瞬间洞察并预测蛋白质动态变化，重塑科学认知。💡这两款模型的研发过程，无疑是对人工智能和生物计算技术的深度探索与突破。它们不仅展示了科技巨头的实力，也预示着未来医疗、生物学等领域可能的革命性进展。🚀欲了解更多细节，敬请关注相关领域的权威报道，让我们共同见证这场科技与生命科学的精彩对决！🏆#MetaESMFold #AlphaFold #蛋白质结构预测
🏆DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🌍🔍Unleashing the Power of AI, the tech giant has triumphed over a 50-year scientific conundrum, streamlining complex protein structure determination with its cutting-edge solutions.以往，这项耗时长、成本高的实验技术一直是科研领域的瓶颈。但现在, all that changes. 🚀🔍Proteins, the building blocks of life and key drivers in fields like drug development, climate research, and more, have been given a quantum leap forward thanks to DeepMind’s innovative AI prowess. The company’s game-changing technology not only accelerates progress but also ensures accurate results with unprecedented efficiency. 🧬🔍🔍With its AI-driven approach, DeepMind is not just solving problems; it’s reshaping the game for scientific discovery. By eliminating the barriers posed by traditional methods, they’re opening doors to groundbreaking discoveries and innovations that could transform our world. 🤝🌟SEO Optimized: “DeepMind’s AI-Driven Protein Structure Revolution | Accelerating Scientific Progress 🌍🔍”Remember, your goal is to rephrase the content while preserving its essence, making it more SEO-friendly and engaging for readers.
🌟DeepMind的AlphaFold2震撼发布于2021年7月，迅速成为蛋白质结构预测领域的翘楚，它已成功解锁几乎所有已知蛋白质的秘密。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模型，这是一项革命性的技术，能预测出来自细菌、病毒乃至未被充分探索的微生物界的约6亿种复杂蛋白质结构。令人惊叹的是，在氨基酸序列较短的情况下，ESMFold的速度比AlphaFold2快出了惊人的60%！🚀
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：科学难题的AI解密之旅 🧬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，每个层次的结构变化都揭示着生命活动的奥秘。蛋白结构预测，就是从简单的线性链推导出折叠、二级、三级乃至四级的立体形态。氨基酸序列的多样性，犹如宇宙中的星辰数量，繁多且难以穷尽。这就是AI技术大显身手的地方，它能以超乎想象的速度帮助我们解析蛋白质的复杂面貌。🚀借助人工智能的力量，科学家们正逐步揭开蛋白质结构的神秘面纱，为生物学研究开启新篇章。让我们期待这个领域未来的突破与创新，让每一个氨基酸序列都成为揭示生命奥秘的线索。🏆
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化算法领域，AlphaFold2凭借其端到端神经网络的卓越实力，引领了蛋白质结构预测的革命性进展。它通过多序列输入、精准同源物对齐和可选模板训练，实现了令人瞩目的预测精度。相比之下，ESMFold则独树一帜，采用ESM-2的强大学习能力和表达方式，进行端到端的3D结构预测，展现出强大的潜力和创新性。这两种方法虽各有千秋，但都为解开蛋白质结构之谜提供了有力工具。🔍欲了解更多关于这些高效算法如何推动生物学研究的深度探索，敬请关注相关领域的最新动态。记得，每一次科学的进步都是技术与知识的结晶。👩🔬👨💻
🌟🚀ESMFold, the advanced language model 🧬🔍, operates on a principle similar to ChatGPT but with a unique twist – instead of natural language, it’s trained on the intricate language of biology genes. Unlike AlphaFold2, its foundation lies in language understanding not through sequence alignment, eliminating the need for explicit homologous sequences as input. This means protein models can simply provide one sequence and ESMFold delivers! 🚀GPU-powered and end-to-end, it省去数据库 access, making prediction a seamless process. 💪🚀SEO optimized, explore the wonders of genetic language modeling with ESMFold! #ESMFold #GeneticLanguageModeling #ChatGPT相似
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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