扎克伯格夫妇旗下Biohub发布蛋白质“世界模型“

非营利研究机构Biohub发布了一个由AI驱动的蛋白质生物学"世界模型"，该机构声称这一模型能够推动新疗法的预测、设计和发现。

这家由Meta首席执行官马克·扎克伯格及其妻子普莉希拉·陈创立的慈善组织表示，该模型将能够在更短的时间内绘制蛋白质模式图谱，预测其结构，并设计出能够与之结合并影响其功能的新分子。

这个世界模型提供了一个开放的发现引擎，用于蛋白质结构预测、设计和生物学发现，并向全球研究人员免费开放。它基于Biohub的ESM图谱（包含68亿个蛋白质和11亿个结构）、ESMC语言模型（虚拟表示蛋白质）以及ESMFold2设计引擎（预测蛋白质的三维结构及其与结合物的相互作用）。

Biohub在一份声明中表示："蛋白质是医学中最重要的靶点之一，但设计出功能性强、稳定且能在体内按预期工作的蛋白质是一项巨大的科学和技术挑战。"

ESMfold2是谷歌DeepMind的AlphaFold和Recursion的Boltz系列等其他AI驱动系统的替代方案，与竞争对手一样，它承诺将新蛋白质结合物的发现时间从传统技术所需的数月甚至数年缩短至数天，在某些情况下甚至只需几个小时。

陈-扎克伯格倡议组织（支持Biohub的机构）主席洛里·戈勒表示："重要的是，我们构建了一个通用模型，能够在蛋白质生物学领域实现极其广泛的应用。"

她补充道："我们并没有训练一个专门用于设计蛋白质结合物的特定模型。我们训练了一个理解蛋白质的模型，从中自然涌现出设计蛋白质结合物的能力，以及许多其他功能。通过学习蛋白质折叠、结合和功能的底层规则，该模型可以对从未见过的蛋白质进行推理，并生成有效的新蛋白质。"

Biohub的研究人员已经使用该模型针对癌症和免疫学领域的五个重要靶点（EGFR、PDGFRβ、PD-L1、CTLA-4和CD45）设计了蛋白质结合物，"迷你结合物"蛋白的命中率达到36-88%，抗体模式的命中率达到15-29%。

Biohub联合创始人普莉希拉·陈表示："Biohub建立在开放科学加速发现的信念之上。免费提供这些工具意味着世界各地的研究人员可以更快地推进个性化治疗，针对驱动患者疾病的特定生物学机制进行治疗，从而为个体患者提供有效的治疗方案。"

Q&A

Q1：Biohub发布的蛋白质世界模型是什么？

A：这是一个由AI驱动的蛋白质生物学"世界模型"，能够在更短时间内绘制蛋白质模式图谱、预测其结构，并设计出能与之结合并影响其功能的新分子。该模型基于68亿个蛋白质和11亿个结构的ESM图谱，向全球研究人员免费开放。

Q2：ESMfold2与AlphaFold相比有什么优势？

A：ESMfold2是AlphaFold等AI系统的替代方案，它能将新蛋白质结合物的发现时间从传统技术所需的数月甚至数年缩短至数天，某些情况下仅需几小时。它是一个通用模型，通过学习蛋白质折叠、结合和功能的底层规则，能够对从未见过的蛋白质进行推理并生成新蛋白质。

Q3：Biohub的蛋白质世界模型已经取得了哪些研究成果？

A：Biohub研究人员已使用该模型针对癌症和免疫学领域的五个重要靶点设计了蛋白质结合物，包括EGFR、PDGFRβ、PD-L1、CTLA-4和CD45。实验结果显示，"迷你结合物"蛋白的命中率达到36-88%，抗体模式的命中率达到15-29%。