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深度解析🔍🔥《华尔街日报》近日揭秘了科技巨头Meta和DeepMind在蛋白质结构预测领域的激烈较量！两大超凡模型，ESMFold与AlphaFold，犹如科学界的双子之星，闪耀着创新的光芒。💡📚首先，让我们深入了解一下这两款革命性的技术。ESMFold，Meta的杰出之作，凭借其先进的算法，实现了精准的三维结构重建，为生物学研究提供了前所未有的洞察力。🔬另一边，DeepMind的AlphaFold则以其深度学习的力量，引领了人工智能的新高度。它通过学习海量数据，成功预测出复杂蛋白质的动态构象，开启了生物计算的新纪元。🚀📚开发过程中的挑战与突破同样引人注目。Meta和DeepMind团队的智慧结晶，不仅展示了科技的无限可能，也揭示了未来生物科技的巨大潜力。🌟欲了解更多细节，敬请关注相关领域的深度报道，让我们一起见证这场科技盛宴的精彩瞬间！🏆记得用高质量关键词替换原文中的敏感信息，并确保内容的连贯性和逻辑性。
🌟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 had stumped scientists. Using its cutting-edge technology, they’ve successfully shifted the paradigm from time-consuming and costly laboratory methods to a more efficient and cost-effective approach for determining protein three-dimensional structures. 🔍These groundbreaking discoveries hold immense significance in various fields, including drug and vaccine development, climate change research, and beyond. The shift not only accelerates scientific progress but also paves the way for breakthroughs that were once thought impossible. 🌐DeepMind’s AI-driven innovation has proven to be a game-changer, demonstrating the power of technology in driving scientific understanding and revolutionizing the way we study proteins. Embrace the future where data-driven insights lead to real-world solutions! 💡
🌟【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，堪称结构生物学的里程碑！🚀短短3个月后，Meta的研究团队也不甘示弱，在《自然》杂志上发表了令人瞩目的成果。他们推出了ESMFold，一个强大的蛋白质结构预测模型，以惊人的6亿种微生物蛋白质结构为新探索的目标。🔍速度更是惊人，相较于AlphaFold2，ESMFold在较短序列上的预测速度提升了整整60倍，效率与精准并存！🏃♂️这一技术突破不仅展示了科技的力量，也为未被充分理解的微生物世界带来了前所未有的洞察。未来，蛋白质结构预测将更加精确，生物领域的研究将迎来全新纪元！🌟#AlphaFold2 #ESMFold #生物科技进步
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：探索四级结构的科学之旅 🌈protein structure prediction, a grand scientific endeavor 🧬#, 穿越氨基酸的迷宫，揭示生命之谜。从基本的一级结构到复杂的四级，每个层次都蕴含着生命的奥秘。预测蛋白质的折叠、二级、三级乃至四级结构，就像解开多维度的复杂拼图。每一种氨基酸组合，犹如宇宙中的星辰，构型数庞大得令人咋舌。🔍AI的力量，正引领我们步入蛋白质解析的新纪元 🚀#, 这个天文数字不再是个谜。借助人工智能技术，科学家们得以加速这个过程，犹如在浩瀚的数据海洋中精准导航。🚀让我们一起见证科技如何赋予生命新的维度，让蛋白质的秘密在我们的探索下熠熠生辉！🌟#蛋白质结构预测# #AI解析# #科学探索
🌟【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 similar principle 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 access. It breaks free from the constraints of traditional methods, making it a game-changer in protein structure prediction. Its efficiency and adaptability make it a top choice for researchers and scientists seeking speed and accuracy in their work. 💪🚀
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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