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科技巨头竞相引领】🔍 3月24日热议！《华尔街日报》深度剖析，Meta的ESMFold与Google DeepMind的AlphaFold两大蛋白质结构预测革命性模型，这两款创新技术已成为科学界关注焦点。👩🔬📚揭秘原理：ESMFold基于先进的机器学习算法，通过数据海洋中提取关键信息，精准预测蛋白质三维结构。相比之下，AlphaFold凭借深度神经网络的超凡力量，实现了对复杂生物系统深层次的理解。💡🛠️开发历程：Meta与DeepMind的研发团队匠心独运，经历了无数次迭代和优化，将科技与生命科学完美融合。他们的努力不仅推动了生物学研究的进步，也为未来的生物科技奠定了坚实基础。🚀🌟SEO优化提示：Meta的ESMFold、AlphaFold、蛋白质结构预测、机器学习算法、生物系统、科技进步等关键词，都是提升搜索引擎排名的理想选择。💡记得，内容原创且信息准确，让每一段文字都富含价值，为读者带来知识盛宴！🏆
🌟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. Using its cutting-edge technology, they have successfully supplanted laborious and costly laboratory methods, streamlining the process to determine the three-dimensional structure of proteins. This game-changing discovery holds immense significance for various fields, including drug and vaccine development, climate change research, and more. 🛠️🔬🌟
🌟【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，瞬间点亮了生物科学领域，成功预测了几乎所有的蛋白质结构，引领了一场结构生物学的革命。🚀仅仅三个月后的跟进，Meta的研究团队在《自然》杂志上发表了令人瞩目的成果——ESMFold！🔍他们凭借创新技术，解锁了约6亿种来自细菌、病毒乃至未被充分探索微生物的蛋白质结构密码。令人惊叹的是，ESMFold的速度优势明显，相较于AlphaFold2，预测速度提升了惊人的60%。这意味着在处理复杂序列时，它能以更快的步伐前进，为科学家们节省宝贵的时间，加速科研进程。🏃♂️时间就是生命，在这个竞赛中，ESMFold无疑是有力的竞争对手。Meta的这一突破性技术不仅展示了科技的力量，也预示着未来蛋白质结构预测的新可能。让我们期待更多这样的创新，共同探索生命的奥秘！🔬#AlphaFold2 #ESMFold #生物科学进步
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壮丽篇章。从分子层面剖析，蛋白质的四级结构构建了生命活动的基础。蛋白结构预测，就是从一级到四级的层层揭秘——从折叠到高级形态的无尽演变。氨基酸序列的多样性，犹如宇宙中星辰的数量，为可能的构型提供了无限可能。借助AI的力量，我们正以前所未有的速度揭示蛋白质的奥秘。这不仅提高了解析效率，更开启了蛋白质结构预测的新纪元。🚀SEO优化提示：使用关键词如”氨基酸序列”, “蛋白质结构预测”, “四级结构”, “AI解析”, “生命活动基础”等。同时，适当运用emoji符号如🌟, 🌠, 🔍, 💻来增加文本的视觉吸引力和搜索引擎友好性。
🌟【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，利用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，开启了全新的结构生物学探索之旅。这两种技术虽各有千秋，但都引领了该领域的科技革新，让我们期待未来更多令人惊艳的科学突破！🔍
🌟🚀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 harnesses the power of biological gene language for training. Its architecture differs from AlphaFold2’s structural matching, streamlining the process without requiring explicit homologous sequences. This means protein models can be decoded effortlessly with just one sequence input.ESMFold stands out as a groundbreaking, end-to-end predictor 🤝💻, capable of running entirely on GPUs. It breaks free from database dependencies, making it a game-changer in protein structure prediction. Its efficiency and adaptability make it a top choice for researchers seeking speed and accuracy in their genomic studies. 💪🌍
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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