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，以其革命性技术引领行业风向。💡👩💻首先，让我们深入理解这两个颠覆性的模型。ESMFold，Meta的创新之作，凭借其先进的深度学习算法，犹如精密的生物解剖师，精准解析蛋白质结构。🛠️而DeepMind的AlphaFold，则是人工智能领域的闪耀明星，通过复杂的神经网络，实现了对复杂生物分子的超凡洞察。🌟🔍开发过程同样引人入胜。Meta的ESMFold在数据驱动和算法优化上精益求精，展现出强大的迭代能力。🎯相反，AlphaFold凭借其独特的训练策略和海量生物学知识的应用，实现了快速且稳定的性能提升。📚👀这场科技盛宴不仅展示了人工智能的巨大潜力，也预示着未来生物科学的新突破。💡关注Meta与DeepMind的动态，一起见证科技如何重塑生命之谜！🌐#ESMFold #AlphaFold #蛋白质结构预测 #Meta vs DeepMind
🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the scientific community has been thrilled to witness a major milestone achieved by DeepMind. The tech giant has ingeniously leveraged AI to streamline and optimize the laborious process of determining protein three-dimensional structures, previously a time-consuming and costly endeavor. This groundbreaking achievement not only saves precious resources but also holds immense potential for breakthroughs in drug development, climate research, and more! 🛠️🔬🌟
🌟【科技巨头竞相破译生命密码】🔥在2021年7月的科技盛宴上，DeepMind的AlphaFold2犹如一颗耀眼的新星，首次亮相便震惊全球，成功预测了几乎所有的已知蛋白质结构，开启了生物信息学的新篇章。仅仅三个月后的跟进，Meta的研究团队也不甘示弱，在《自然》杂志上发表了他们的研究成果——ESMFold蛋白质结构预测模型。这款由Meta科学家精心打造的模型，展现了令人惊叹的能力，它不仅涵盖了细菌、病毒等微生物界的多样性，还涉足了那些尚未被充分探索的未知领域。据统计，ESMFold成功解析了约6亿种来自这些微小世界的蛋白质结构，这无疑是一次前所未有的科学壮举。特别是在处理氨基酸序列时，ESMFold的速度更是AlphaFold2的快上整整六成，这意味着在时间与精度的赛跑中，Meta的研究团队已取得了显著优势。这样的突破性进展，无疑将推动生物学和药物研发等领域的发展，引领我们更深入地理解生命的奥秘。
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。每一片蛋白质的分子建筑犹如多级台阶，从一级到四级，层层揭秘其功能多样性。蛋白结构预测，就是解开这个复杂生命密码的过程，从初级线索推断折叠与后续各级结构的演变。氨基酸序列的无穷组合，仿佛宇宙中的星辰数量，为可能的构象提供了无尽想象空间。AI技术的崛起，犹如一把锐利的解剖刀，正以前所未有的速度帮助我们解析蛋白质的奥秘。它以高效和精准的方式，扫清迷雾，揭示隐藏在氨基酸序列背后的结构秘密。借助AI的力量，科学家们正在逐步揭开这个生物科学的壮丽篇章。
🌟【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，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，开启了全新的结构生物学探索之旅。这两种方法虽各有千秋，但都引领了该领域的技术革新，为理解生命之谜提供了强大的工具。🔍
🌟🚀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 harnesses the power of biological gene language for training. 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 sequence structure predictor 🤝💻. It excels in GPU efficiency, eliminating database access requirements. Its cutting-edge technology sets it apart, making it a game-changer in the field of protein structure prediction. Experience its precision without any limitations! 💪🌍
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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