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】🔥科技巨头的蛋白质结构较量！🔍🚀 3月24日热点揭秘！华尔街日报深度解析两大科技巨头——Meta与DeepMind的蛋白质结构预测革命性模型！💥🔍 随着生物科技的进步，Meta的ESMFold和DeepMind的AlphaFold犹如双子星，引领了人工智能领域的崭新突破。📚 两者都是通过复杂而精密的算法，对蛋白质的三维结构进行超精准预测，堪称生物信息学界的奇迹！🔬👩💻 Meta的ESMFold，以其强大的计算力和数据处理能力，构建起科技与生物学的桥梁，为药物研发提供了前所未有的洞察。🚀 而DeepMind的AlphaFold，凭借其独特的深度学习技术，实现了零误差的预测，震惊了整个科学界！👏📝 报道中详细揭示了这两款模型的研发过程，每一步都充满了挑战和创新。💡 从理论到实践，Meta与DeepMind的这场科技竞赛，无疑将重塑我们对人工智能未来的想象！🚀欲了解更多细节，敬请关注未来科技动态，让我们一起见证科技如何改变世界！🌍#Meta #DeepMind #蛋白质结构预测 #生物科技革新
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless research, the trailblazing AI company DeepMind has made headlines by solving a decades-old puzzle that had stumped scientists. Their innovative approach leverages cutting-edge technology to streamline and reduce costs for determining the three-dimensional structure of proteins – a crucial step in fields like drug development, vaccine creation, and climate change studies. 🛠️🔬This groundbreaking achievement not only streamlines scientific processes but also paves the way for more precise and efficient research, ultimately accelerating our understanding of these vital biomolecules. The shift towards AI-driven methods promises to revolutionize the pharmaceutical industry and contribute to a greener future. 🌍👩🔬Without revealing specific details or personal contact information, DeepMind’s contribution to this scientific breakthrough is a testament to their prowess in driving innovation and transforming the way we tackle complex challenges. Embrace the power of AI-driven science! 💻🌟
🌟【科技巨头竞相破晓】🔥AlphaFold2震撼登场，2021年7月，DeepMind引领创新浪潮，震惊全球！🔍它以惊人的精准，成功解析了几乎所有的蛋白质结构迷宫，成为生物科学领域的闪耀明星。🚀仅仅三个月后，Meta的科研团队也不甘示弱，在《自然》杂志上发表了突破性论文，展示了他们研发的ESMFold模型——一个蛋白质结构预测能手，以超乎想象的速度，解锁了约6亿种来自细菌、病毒乃至未被探索微生物的神秘蛋白质结构。🔍相较于AlphaFold2，ESMFold在短序列上的预测速度提升高达60倍，科技力量加速生命密码的解读！🏆SEO优化提示：AlphaFold2, DeepMind, Protein Structure Prediction, Meta Research, Nature, ESMFold, Protein Structure Speed, Microbial Proteins, SEO Friendly Words.
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。每一片蛋白质的微观世界，犹如迷宫般由四级结构交织而成。蛋白结构预测，就是从简单的初级线索推导出折叠的高级形态，直至二级、三级乃至四级的精密布局。氨基酸序列的多样性，仿佛打开了一个宇宙级的构型库，数量之庞大令人惊叹。🚀AI技术的崛起，正以破竹之势加速蛋白质解析的步伐。它犹如一把锐利的钥匙，能迅速解开这些复杂密码，揭示隐藏在氨基酸链中的生命奥秘。通过AI的力量，科学家们有望更高效地探索和理解这个微观世界，引领生物学的新篇章。🌍记得关注我们，获取更多关于蛋白质结构预测与AI科技如何改变科学探索的深度解析！💪
🌟【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 principle similar to ChatGPT but with a unique twist. Unlike its predecessor that relies on natural language, ESMFold is trained on the intricate language of biology – gene sequences. Its architecture differs from AlphaFold2’s structural matching, streamlining the process without needing explicit homologous sequences. Marvel at how it simplifies protein structure prediction! 🤝GPU-powered and database-free, this end-to-end sequence predictor runs seamlessly. 💪🌍
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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