文章主题：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》深度剖析！Meta与Google的AI宠儿——ESMFold与DeepMind的AlphaFold，这两款蛋白质结构预测革命性模型，正引领科研界风暴。💡🔍首先，ESMFold，Meta的创新之作，基于其强大的机器学习算法，通过精准的数据解析和模型优化，实现了对复杂生物分子结构的精确模拟。🛠️另一边，DeepMind的AlphaFold凭借深度神经网络的力量，以惊人的准确度揭示了蛋白质折叠的秘密，被誉为“生命科学的魔术师”。🔮👀开发过程虽繁复，但这两款模型的成功背后，无不彰显科技巨头对科研探索的执着与决心。🌱💡欲了解更多这两位AI巨擘如何重塑生物学研究，敬请关注后续深度解析！👇#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 cutting-edge artificial intelligence (AI) to tackle a long-standing puzzle that had eluded scientists for half a century. By replacing time-consuming and costly laboratory methods, DeepMind’s innovation has streamlined the process of determining protein structures, which are of paramount importance in various fields.🔍Protein Structure: The Key to Drug Development & Climate Research 🔍These intricate 3D structures, often referred to as ‘生命的蓝图,’ play a pivotal role in drug design and development, as well as our understanding and mitigation of climate change. The speed and efficiency brought about by DeepMind’s AI-driven approach have not only expedited research but also opened doors for groundbreaking discoveries.DeepMind’s leap forward in this field is a testament to the power of AI in revolutionizing scientific inquiry. By optimizing their methods for search engine optimization (SEO), these findings are now more easily discoverable, further fueling the scientific community’s drive to unravel life’s mysteries.Remember, always stay tuned for more such game-changing moments from DeepMind and the world of AI! 🌟 更新日期: [最近更新日期]
🌟DeepMind的AlphaFold2在2021年7月震撼发布，迅速成为蛋白质结构预测领域的翘楚，它已成功解析了几乎所有的已知蛋白质结构。仅仅三个月后，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，这是一项令人惊叹的创新工具。据报告，ESMFold能够预测多达6亿种来自细菌、病毒以及其他未被充分探索微生物的蛋白质结构，展现了强大的适应性和广泛的应用潜力。特别是在氨基酸序列较短的情况下，ESMFold的速度更是AlphaFold2的将近六倍，这无疑为蛋白质结构解析带来了前所未有的速度提升。🌟
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，一直是科研领域的难题，它犹如解开生命密码的关键环节。从一级到四级，每级结构都揭示着蛋白质功能的细微差异。蛋白结构预测，就是从简单的线性序列推导出折叠、二级、三级乃至四级的完整形态。氨基酸的多样性，孕育了几乎无限的构象可能性，这就像浩瀚宇宙中的星辰数量，令人惊叹不已。🔍AI技术的崛起，为解析蛋白质结构带来了革命性的加速。它以精准和高效的方式，探索着这个复杂网络的每一个角落，帮助科学家们在信息海洋中找到关键线索。🚀通过AI的力量，我们正逐步揭开蛋白质结构的神秘面纱，引领科学进步的新篇章。🏆记得关注我们的最新研究动态，一起见证生物学领域的科技飞跃！🌐
🌟【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就。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，颠覆了传统的预测方法。两者虽各有千秋，但都引领着这一领域的科技革新。🌟
🌟🚀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 matching, ESMFold harnesses language learning model’s internal representations for prediction. This means it doesn’t need explicit homologous sequences as input, making protein modeling as simple as one sequence.✨What sets ESMFold apart is its end-to-end nature, allowing seamless GPU execution without any database interference. It’s a game-changer in the field, breaking free from traditional constraints and revolutionizing protein structure prediction.🌍💻Experience the power of biological language understanding with ESMFold – the future of AI-driven biology! 🚀💪 #ESMFold #ProteinPrediction #AIRevolution
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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