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！🔍华尔街日报近日揭秘了科技巨头Meta和DeepMind在人工智能领域的又一力作——ESMFold与AlphaFold的激战！💥这两款革命性的模型，以其精准预测蛋白质结构的能力，震惊了全球科学界。📚通过深入解析原理，我们了解到它们是如何利用复杂算法，在生物信息学的海洋中挖掘关键线索的。Meta的ESMFold，犹如数据海洋中的导航者，运用机器学习的力量，精确地编织出蛋白质的三维蓝图。🚀而DeepMind的AlphaFold，则更像一位深谙自然之道的解码者，凭借深度神经网络的智慧，揭示了生命的微观奥秘。📚尽管都是前沿科技的结晶，但每个模型的研发过程都充满了挑战与创新。从概念到落地，Meta和DeepMind都在用实际行动推动科学的进步。👏欲了解更多细节，敬请关注未来科技动态，让我们一起见证这场人工智能蛋白质结构预测的科技盛宴！🎉#Meta #DeepMind #AlphaFold #ESMFold #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 AI-driven approach has streamlined the process of determining protein structures, which are of utmost significance 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 discovery and vaccine development. They serve as templates for understanding how molecules interact with our cells, paving the way for life-saving treatments. Similarly, they are crucial in climate change research, helping scientists unravel the complex interactions between proteins and their environment.DeepMind’s innovation not only accelerates scientific progress but also paves the way for a more efficient and cost-effective future in protein analysis. By leveraging the power of AI, the company is not just solving a problem, but also reshaping the landscape of scientific discovery. 🌟#DeepMindTech #ProteinStructures #RevolutionizingScience
🌟【科技巨头竞相破晓】🔥在2021年7月的科技界盛事中，DeepMind的AlphaFold2犹如一颗耀眼的新星，引领蛋白质结构预测领域实现了革命性的飞跃。短短三个月后，Meta的研究团队紧随其后，在《自然》杂志上发表了令人瞩目的成果——ESMFold模型。这款创新工具不仅覆盖了几乎所有的已知蛋白质结构，更展示了其在未知微生物领域的强大潜力，预计解锁了约6亿种前所未见的蛋白质秘密。值得注意的是，ESMFold在氨基酸序列的预测速度上更是展现出超凡实力，相较于AlphaFold2，它的效能提升幅度惊人，达到惊人的60%。这一显著优势无疑为生物学研究提供了更为精准、高效的工具，开启了探索生命奥秘的新篇章。Meta的这一突破性进展不仅展示了科技对知识的深度挖掘，也预示着未来蛋白质结构预测技术将更加精确和高效，让我们期待更多这样的创新突破照亮生物科学的前行之路！🏆#AlphaFold2 #ESMFold #蛋白质结构预测 #Meta研究 #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：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，是生物学领域的尖端难题。每一片蛋白质的微观世界，犹如多级折叠的迷宫，从一级到四级，每个层次都蕴含着生命密码。蛋白结构预测，就是解开这个谜团的关键步骤：从初级线索推导出折叠的形态，进而细化到二级、三级乃至四级结构的精确构建。氨基酸序列的多样性，如同宇宙中的星辰数量，无穷无尽。AI技术的介入，犹如一把锐利的钥匙，能高效地解析这些复杂的蛋白质构象。通过AI的力量，科学家们正以前所未有的速度，揭示隐藏在氨基酸链背后的生物学真相。🚀让我们一起期待，这个由科技驱动的生命科学新纪元，AI如何助力解开蛋白质结构的神秘面纱！🏆
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化的算法领域中，AlphaFold2以其卓越的端到端神经网络技术，引领了蛋白质结构预测的革命性进展。它通过多序列输入的深度学习，精准对齐进化同源物序列，并辅以可选结构模板，实现了这一领域的显著成就。相比之下，ESMFold则独树一帜，凭借ESM-2的强大信息和表示能力，实现了端到端的3D结构预测，展现出强大的结构解析潜力。无论你是科研工作者还是对生命科学感兴趣的探索者，AlphaFold2与ESMFold都是蛋白质结构理解的重要工具。它们不仅展示了人工智能在生物领域的深度应用，也预示着未来精准医疗和药物设计的新可能。让我们共同期待这些技术的进一步发展，为生物学研究开启更广阔的空间！🏆记得关注最新动态，获取更多AI生命科学的精彩内容哦！😊
🌟🚀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 eliminates the need for explicit homologous sequences, making protein modeling as simple as one sequence input.✨What sets ESMFold apart is its seamless end-to-end architecture, capable of running entirely on GPU without any database intervention. 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 like never before with ESMFold – the future of AI-driven biology. Stay tuned for more groundbreaking advancements! 🚀🏆
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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