AI与生物

Meta的ESMFold蛋白质结构预测模型通过大型语言模型，使用基因语言训练，无需显性同源序列输入，实现了端到端的3D结构预测，相较于DeepMind的AlphaFold2，速度提升显著。在GPU上运行且性能优越，该模型由Meta AI资深研究科学家Alexander Rives主导，应用于宏基因组DNA数据库蛋白质结构预测，有望大幅缩短蛋白质结构解析的时间，推动生物学和深度学习领域的进步。AlphaFold2开源代码促进了科研社区的发展，降低了蛋白质结构预测的成本和时间。

天壤XLab近期上线了xCREATOR和蛋白质扩散模型，面向高校师生免费开放，已积累数百用户。团队自主研发的AI技术可实现蛋白质自动生成和结构分析，通过打分模型降低技术门槛，并有望加速药物研发进程。尤其在面对蛋白质设计的巨大潜力（潜在数量远超已知天然蛋白质）和未知功能领域时，AI技术显著提高了效率并可能开启新疗法探索。

本文报道了今日A股市场三大指数集体下跌的行情，新冠特效药和乳业股有所反弹，而ChatGPT相关概念及半导体元件板块领跌，北向资金出现显著流出，沪股通净卖出尤其明显。

《理解未来》科学讲座AI for Science系列03期在线上举行，加拿大多伦多大学教授唐建分享了语言生成模型如ChatGPT在医药领域的应用前景，并指出人工智能已深入交叉生物制药研究，包括结构预测等。本次活动主题为"AI for Science：科技革命与产业变革"，中国科学院院士鄂维南强调AI将重塑传统领域并催生新产业，科研方式也将转变。讲座还设置了讨论环节，议题涉及AI在生物医药的潜力、创新影响以及促进合作等。唐建指出ChatGPT作为知识生成工具，展示了AI在提供信息和创造性方面的潜力。北京大学李兆基教授则强调了大数据对生命科学的重要性。