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。💡👀 ESMFold，Meta的力作，其原理基于深度学习的海量数据训练，构建出精准的三维蛋白质结构模型，为生物学研究提供了革命性的洞察。🔍🤖 AlphaFold，DeepMind的结晶，凭借独特的神经网络算法，实现了对复杂生物分子结构的超凡预测，引领了人工智能在生命科学中的突破性进展。🚀👀 开发过程，两者皆经历了严苛的科研考验，从数据收集到模型优化，每一个环节都透露着科技巨头的匠心独运和对未来趋势的精准把握。🛠️🔍 无需过多繁复，只需关注这些前沿动态，跟随科技的脚步，探索生命科学的新可能。🚀📚 若想深入了解，不妨查阅相关权威报道，或访问这两家巨头的官方网站，获取更多技术细节与未来展望。🌐#Meta #DeepMind #蛋白质结构预测 #AI神力 #科技前沿
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the trailblazing AI company DeepMind has made headlines by solving a decades-old puzzle that has eluded scientists. Using its cutting-edge technology, they have successfully supplanted traditional, costly laboratory methods, streamlining the process to determine protein structures at lightning speed. 🔥These groundbreaking discoveries hold immense significance for various fields, including drug and vaccine development, climate change research, and more. The shift towards AI-driven methods not only accelerates progress but also reduces costs, paving the way for a future where scientific breakthroughs are made possible with unprecedented efficiency. 🌈💻
🌟【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的微生物世界的蛋白质结构密钥。这不仅刷新了速度记录，更展示了科技对未知探索的无尽可能。相较于AlphaFold2的卓越精准，ESMFold在短序列上的预测效能惊人，速度提升高达惊人的60倍！🚀这不仅是技术的飞跃，更是科学探索道路上的一次壮丽加速。🏆欲了解更多关于这些突破性模型如何重塑生物学认知的深度解析，敬请关注相关领域的最新动态，让我们共同见证科技如何塑造未来！🌐
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，是生物学领域的难题，它犹如解开生命的微观密码。从一级到四级，每级结构都至关重要，构成了蛋白质的多样性和功能多样性。想象一下，一个氨基酸序列可能蕴含着数不尽的折叠可能性，就像宇宙中的星辰数量一样庞大。这就是结构预测的迷人之处——通过AI的力量，我们能更快速地解析这些复杂的蛋白质谜团。🚀利用人工智能技术，科学家们正以前所未有的速度穿越这个信息海洋，探索蛋白质折叠的无限可能。借助精准计算和深度学习算法，AI不仅简化了过程，还增强了对结构细节的理解，为生物学研究提供了强大的工具。🌍在这个科学与技术交织的时代，让我们共同期待AI在蛋白质结构预测中的突破，它将引领我们更深入地理解生命的奥秘，开启生命科学的新篇章。🏆
🌟【AI蛋白质结构预测新突破】🚀在进化算法的广阔天地中，AlphaFold2以其先进的神经网络技术，引领了蛋白质结构预测领域的显著进展。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，实现了端到端的重构奇迹。相比之下，ESMFold则独树一帜，凭借ESM-2的强大能力，实现了端到端3D结构预测的革命性转变。无需繁复步骤或冗余信息，ESMFold以其简洁而高效的策略，利用进化学习的信息和表达方式，为蛋白质结构解析提供了全新的视角。这种创新方法不仅提高了预测精度，还优化了搜索排名，使其在搜索引擎中脱颖而出。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的动态发展都将为你带来蛋白质结构理解的新篇章。让我们共同期待这些AI技术为生物学解锁更多秘密！💪
🌟🚀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 harnesses the power of biological gene language for training. Its architecture bypasses AlphaFold2’s reliance on sequence alignment, streamlining the process without requiring explicit homologous sequences. This means protein models can be constructed solely from one sequence, making it a game-changer in efficiency.🔍ESMFold stands out as a fully end-to-end predictor, capable of running entirely on GPU, eliminating the need for database access. Its cutting-edge technology sets it apart, revolutionizing the way we predict protein structures without any compromise on accuracy or speed.🌍With its DNA-level understanding and seamless integration, ESMFold opens up new possibilities in bioinformatics, enhancing research and drug discovery. Experience the future of protein modeling with this trailblazing AI tool! 🚀💪
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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