预测蛋白质结构的AI超级新星AlphaFold，现在遇到了强劲对手。
Meta的蛋白质预测大模型ESMFold，刚刚公布了其最新成果：
6亿多种蛋白结构预测结果，而且还是“蛋白质中的暗物质”——宏基因组蛋白（Metagenomic Proteins）。
宏基因组蛋白，简单来说就是特定时刻下，环境微生物表达的所有蛋白。
它们来自细菌、病毒和其他尚未确定特征的微生物，数量非常庞大。
研究它们不仅有助于发现新的蛋白质结构，还能帮科学家预测并寻到更多微生物，比如RNA病毒等。
要知道，此前AlphaFold背后的公司DeepMind，公布了约2.2亿种蛋白质预测结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物体的所有蛋白质。
也就是说，ESMFold现在预测出来的结构数量，相当于AlphaFold的3倍左右。
Meta的研究团队还据此成果提出了一个关于元基因组数据库：ESM Metagenomic Atlas，这也是全球首个大规模的元基因组蛋白质结构集合。
这些消息一出，很快便收获了一波关注和惊叹声，Nature还为此发了篇专门的报道。
有意思的是，虽然AlphaFold更早问世，但LeCun曾指出这个思路是他们先提出的：
早在2019年，ESMFold背后的FAIR团队就先提出了使用预训练、基于Transformer的语言模型构想，后来该想法被AlphaFold团队采纳。
除了预测的数量多外，ESMFold还有个明显优势：速度快。
Meta团队的研究人员表示，用ESMFold预测超过6.17亿个蛋白质的结构，只花了2周时间。
另外，在单个英伟达V100 GPU上，ESMFold可以在14.2秒内对含有384个残基的蛋白质进行预测，比AlphaFold2快6倍。
而对于较短的序列，它甚至比AlphaFold2快了60倍。
如此神速的背后，一个至关重要的因素就是：ESMFold的输入基于Transformer语言模型。
看到这点，你或许会疑惑：预测蛋白质结构的模型，和语言模型有什么关系？
一方面，从数据层面来看，语言和蛋白质结构都具有离散性。
通俗来说，一个合成结构可以拆成单个成分，就像一段话能拆分出单个字词、一个蛋白质能拆分出单个氨基酸；且两个单位之间不存在量的连续性递增或递减关系。
另一方面，上下文和语境制约着某个单词的含义；相似地，蛋白质的结构和功能制约着序列突变方向。
所以，Meta AI受到语言模型启发，提出了ESMFold的基本构想。
基于语言模型的开发出来的ESMFold，主体结构其实和AlphaFold2有不少相似之处——
它也能拆分为四部分：数据解析、编码器、解码器，以及循环部分。
其中，数据解析部分用于输入序列和数据库的解析，为编码器提供输入。
巴特！比起AlphaFold 2，ESMFold用于推理的神经网络结构结构被简化了：
ESMFold消除了对明确同源序列（以MSA形式）输入的需求，并且也不用进行Jax图编译，所以可以省下了不少时间。
这样不仅可以大幅缩短大型基因组序列数据库的构建时长；而且能在相同时间内预测出更多结构。
除了基于语言模型，还有一点也不容忽视：ESMFold的参数量巨大。
在今年早些时候，Meta AI团队宣布ESMFold模型更新了：
ESM2的参数量直接飙升到150亿，一跃成为迄今为止最大的蛋白质语言模型。（AlphaFold2的参数量为9300万左右）
一般来说，模型的参数量越大，意味它其能运用的函数越多，进而使其学习的准确率和精度大大提升。
这一点在蛋白质结构预测AI上也得到了印证：
ESMFold模型的参数量达150亿之后，其分辨率更高了，能达到原子级别。
其中，对于单序列输入，ESMFold的精度优于AlphaFold2——
通过这个150亿参数的ESM2，ESMFold只用一个序列作为输入，就能有效预测端到端的3D结构；而AlphaFold2则需要多序列输入才能有良好表现。
不过在多序列输入的情况下，ESMFold的精度和AlphaFold2相比，还是略有差距。
此外，在蛋白质结构预测的准确性方面，ESMFold和AlphaFold2的表现不相上下。
不过需要说明的一点是，Meta的研究人员也表示，这6亿多个预测出来的蛋白质结构目前还没有被定性，还需后续的核验、分类等。
……
话说这些年，蛋白质预测模型以及其背后的计算生物学可谓方兴未艾，“AI For Science”正在发生。
先前科学家们经过几十年的努力，只覆盖了人类蛋白质序列中17%的氨基酸残基；而AlphaFold在2018年才官宣，至今已经预测出了人类98.5%的蛋白质结构。
至于ESMFold，该研究团队的领导者Alexander Rives指出：
对于蛋白质结构解析和探索未知蛋白质结构，ESMFold都算科学家们的得力助手。
目前ESM2模型的部分代码已在GitHub上免费开源，感兴趣的伙伴们可以去看看！
代码传送门：
https://github.com/facebookresearch/esm
模型传送门：
https://esmatlas.com
参考链接：
[1]https://twitter.com/alexrives/status/1587467124741742593
[2]https://www.nature.com/articles/d41586-022-03539-1
[3]https://twitter.com/alexrives/status/1561693284912828420
[4]https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.07.20.500902v1.full
[5]https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.07.20.500902v2
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