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摘要
在這篇文章中，我們深入探討AI如何革新蛋白質設計，尤其是語言模型在生物科技領域中的應用潛力。這不僅是科技進步的展現，更是未來醫療和生物研究的一次重要飛躍。 歸納要點:
- 生物AI的融合不僅推動了蛋白質結構與功能的預測，還為藥物設計開啟了新局面。
- ESM3模型透過自監督學習和Transformer架構，有效捕捉蛋白質序列中的長程依賴性，使得新蛋白質的設計更具精確度。
- 將蛋白質視為「生物語言」並應用自然語言處理技術，讓我們能以全新的視角理解和研究蛋白質的結構與功能。
生物學與人工智能的結合是什麼？
當生物學發聲：語言模型與人工蛋白質的創造本文旨在分析人工智慧如何應用於生物學等領域。最近的一篇論文《用語言模型模擬五億年的進化》展示了人工智慧在分子生物學應用上的重要進展。該研究將大型語言模型（LLMs）生成文本的過程比喻為分析語言模式，其實際上也能通過學習氨基酸序列中的模式來生成新型蛋白質。這種方法依賴於大量的生物信息學資料庫，如UniProt和PDB，來訓練模型，以捕捉氨基酸之間的關聯性。此外，使用生成對抗網絡（GAN）等技術，可以創造出具有特定功能的新型蛋白質。這不僅提高了蛋白質設計的效率，還能發現新的治療靶點或優化工業酶等應用。因此，AI在生物學領域的潛力正在被逐步挖掘和實現。
為什麼蛋白質對生命如此重要？
為了深入探討這個主題，我們將首先強調蛋白質的重要性。蛋白質是生命的基石，因為它們參與了細胞的結構、功能及調控。接著，我們將定義“蛋白質空間”的概念，以及它在進化和新生物分子設計中的重要性。在此背景下，蛋白質的多樣性源於20種氨基酸的組合及改變，其序列和折疊模式對於生物體的健康至關重要，因此了解這些概念有助於藥物開發和疾病治療等領域。隨後，我們將討論ESM3模型的應用，這是一種基於Transformer架構的模型，它能夠在上述背景下提供新的見解。最後，我們會反思如何利用原本用於語言模型處理單詞的標記技術，來表示蛋白質的基本組成部分：氨基酸。透過這樣的方法，可以更深入地理解和設計具有特定功能的新型蛋白質。
觀點延伸比較:
| 結論要點 | 內容摘要 |
|---|---|
| 蛋白質的重要性 | 蛋白質是生命的基石，參與細胞結構、功能及調控。 |
| 蛋白質空間 | 由20種氨基酸組成的所有可能序列與結構的集合，有助於預測和設計功能性蛋白質。 |
| AI在生物學中的應用 | 大型語言模型（如ESM-3）通過學習氨基酸序列模式，能生成新型蛋白質，提高設計效率。 |
| 未探索區域的潛力 | 隨著演化僅探索了部分空間，AI技術可幫助發現具潛在功能的新穩定蛋白質。 |
| ESM-3模型的突破 | 該模型有效預測和設計蛋白質，並允許根據需求進行客製化調整，以適應不同應用場景。 |
什麼是蛋白質空間，它有何意義？
蛋白質在生命和科學中的重要性蛋白質是生命中基本的高分子，對所有生物體的生物學發揮著核心作用。這些由氨基酸序列組成的結構參與了各種細胞過程，並對維持和確保生物系統的功能至關重要。從催化化學反應到調控基因表達，蛋白質作為生命的結構性和功能性基石，扮演著多樣化的角色。進一步說明，蛋白質空間指的是所有可能的蛋白質結構和序列的集合，每個蛋白質由20種氨基酸以不同順序組成，其空間維度相當龐大。隨著氨基酸數量增加，可能的組合數呈指數增長。因此，理解這一複雜空間不僅有助於預測和設計具有特定功能的蛋白質，例如酶催化反應或抗體結合位點，也促進了新型藥物和治療方法的發現。在這個背景下，運用語言模型如GPT-3等工具，可以更有效地探索這些可能性，加速生物技術創新的步伐。
AI如何探索尚未發現的蛋白質區域？
蛋白質空間是指所有可能的氨基酸序列，這些序列可以形成功能性蛋白質。由於蛋白質由20種基本氨基酸組成，且其長度可從幾十個到幾千個氨基酸不等，因此可能的序列數量是極其龐大的。在探索尚未發現的蛋白質區域時，AI技術，如變壓器模型（Transformer），能夠分析大量生物序列數據，包括已知的蛋白質結構和功能資料庫。這些深度學習模型透過自然語言處理的方法，識別出序列中的潛在模式與關聯性，有助於預測新蛋白質的折疊方式及其可能的功能。此外，生成對抗網絡（GAN）等技術使得AI能夠創造新的蛋白質序列，以探索結構空間中的未知區域。這樣的研究不僅加速了生物科技進展，也為藥物設計和疾病治療開闢了新方向。
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Free ImagesESM3模型在蛋白質設計中的應用特點是什麼？
然而，在這個廣袤的空間中，只有微小的一部分對應於在生物環境中既具功能又穩定的蛋白質。進化在數十億年的時間裡僅探索了這一空間的一部分，產生了能夠為生物體提供適應性優勢的蛋白質。隨著科技的進步，例如基於深度學習的ESM-3模型，它利用變壓器架構和自注意力機制，有效捕捉蛋白質序列中氨基酸之間的複雜關聯，從而幫助我們更深入地理解這些功能性蛋白質。在此基礎上，結合結構預測和功能分析，可以大幅提升我們對於蛋白質設計與優化的能力，使得未來在新藥開發及合成生物學研究方面具有更大的潛力。
ESM3如何運作以生成新型蛋白質？
未探索的區域（可能存在的蛋白質）由於演化僅測試了蛋白質空間中微不足道的一部分，仍有一些區域包含未知但可能具有有用功能的蛋白質。這些未探索的區域可能含有自然界從未發展出的蛋白質特性。人工智慧的革命性進展使計算生物學得以實現設計新型蛋白質，這些新型蛋白質具備優化及全新的功能。像ESM-3（Evolutionary Scale Modeling 3）這樣基於深度學習的語言模型，專門針對蛋白質序列進行預測與設計，它透過訓練大型生物數據集來揭示蛋白質序列與結構之間的隱含關係。利用自注意力機制捕捉長程依賴性，使其能夠理解複雜氨基酸組合對功能影響的潛力。因此，我們可以期待在這些尚未開發的領域中，創造出具有特定功能或穩定性的全新蛋白質分子。
ESM3生成的esmGFP有哪些獨特之處？
在這個領域中，一個最重要的突破是ESM3，這是一種基於多模態Transformer的深度學習模型，能有效預測、分析和設計蛋白質。ESM3的主要特點是其架構類似於自然語言模型（如GPT-4），但專門針對蛋白質氨基酸序列進行調整。該模型採用字元預測的方法，每個氨基酸被視為句子中的一個“單詞”。透過對大量蛋白質序列的訓練，ESM3不僅可以預測蛋白質結構和功能，還具備了優化設計的能力，有助於提升穩定性與發光效率等性能。此外，此模型也允許根據不同應用需求進行客製化調整，使其在生物成像及其他生物技術應用中展現出更大的靈活性與實用價值。
為何將蛋白質視為生物語言有助於理解其功能？
多模態標記化不僅代表氨基酸序列，還考量了蛋白質的三維結構和生物功能。這種方法運用先進的編碼技術，將蛋白質映射到深度學習空間中。雙向自注意力機制則使模型能夠捕捉蛋白質內部的長程關係，這對於預測其結構和功能至關重要。該機制採用了屏蔽標記機制，以訓練模型預測隱藏的蛋白質片段，類似於語言模型完成不完整句子的方式。這樣的處理方式讓我們可以將蛋白質視為一種生物語言，而其氨基酸序列如同語言中的單詞排列，有助於理解其功能。在此背景下，我們能夠運用自然語言處理技術來解析和預測蛋白質的性質與互作。透過分析大量已知的蛋白質數據，深度學習模型有望揭示潛在的新穩定結構或功能，加速新藥開發及疾病治療策略。因此，上述方法強調了信息傳遞的重要性，使我們更有效地操控和設計具有特定功能的蛋白質。
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自然語言模型與蛋白質模型之間的相似性在哪裡？
蛋白質生成與優化可以按照特定指示生成新的蛋白質，例如「設計一種降解塑料的酶」或「一種熒光蛋白」。它使用迭代優化技術來增強所生成蛋白質的特性。雖然最初語言模型是為處理書面文本而開發，但將其應用於蛋白質設計似乎並不直觀。然而，蛋白質可以被視為生物語言，其中氨基酸充當「單詞」，遵循結構和功能模式。這樣的比喻凸顯了自然語言模型與蛋白質模型之間的相似性，兩者皆依賴序列資料來捕捉長距離依賴關係。此外，深度學習技術在這些領域中的應用，如Transformer架構引入自注意力機制，不僅強調了上下文信息對結果的重要性，也使得對於不同任務需求進行遷移學習成為可能。
AI如何加速我們對蛋白質空間的探索過程？
結果：ESM3模型被用來設計esmGFP，一種全新的螢光蛋白，與自然界中任何已知的螢光蛋白沒有直接對應。這種蛋白在功能上類似於廣泛應用於生物技術和生物醫學的綠色螢光蛋白（GFP），常用來標記和可視化細胞過程。然而，esmGFP與天然螢光蛋白的不同之處在於，它的氨基酸序列完全由人工智慧生成。最顯著的是，其序列身份距離任何已知的螢光蛋白有5億年的演化差異，這意味著其設計並未遵循自然演化路徑，而是透過計算探索新的氨基酸組合以實現螢光。反思：一個引人入勝的元素是將蛋白質視為“生物語言”的觀點，這與ESM3生成esmGFP的方法完美契合。正如自然語言模型可以學習語言的文法結構並生成連貫句子，ESM3也學會了支配蛋白質序列和功能的模式，從而不依賴傳統生物演化產出全新螢光蛋白。語言模型與蛋白質語言模型之間的平行：1. 學習語言的文法和句法 → 學習蛋白質的結構文法 語言模型學習詞彙和句子的結構，而ESM3則學會了支配蛋白質序列規則。2. 預測句子中的下一個單詞 → 預測蛋白質序列中的氨基酸 語言模型根據上下文預測下一個單詞，而ESM3則預測接下來應該出現哪個氨基酸。3. 從先前數據生成連貫文本 → 從進化模式生成功能性蛋白質 大型語言模型通過識別語言中的模式來創建有意義的文本，而ESM3則將相同原理應用於蛋白質結構中。4. 能夠寫出之前未見過的句子 → 能夠設計從未發現過的蛋白質 AI生成文本能形成全新、獨特的句子。同樣地，ESM3所產出的完全是自然界從未出現過的新型態蛋白。如果我們仔細思考，可以了解到這種新型 蛋 白 是利用變壓器（Transformer）架構作為語言模型進行生成，其中展示了控制氨基酸規則的方法可以類比於控制人類語言規則。因此，如果AI模型能透過學習語言結構來生成可理解文本，那麼它們同樣也可以藉由了解氨基酸序列中的進化模式來產出功能性胺基。如此一來，“生命之語”便能被解碼及操控，使得對於更廣泛的 蛋 白 空間探索加速至遠超越千萬年進化所達成之境地。
參考來源
探索SaprotHub：蛋白質AI 模型的創新應用 - DataAgent
從AlphaFold2 的成功開始，AI 模型在蛋白質結構預測中展現了其強大的能力。這些模型能夠以極高的準確度預測蛋白質的三維結構，這對於理解蛋白質的功能和設計 ...
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來源： PanSci 泛科學五億年進化模擬，新AI技術創造全新螢光蛋白 - siuleeboss
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來源： vocus
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