模拟5亿年进化的ESM3在Science发布了可推理蛋白质序列、结构和功能

　　EvolutionaryScale 推出了 ESM3，一款面向蛋白质语言的大模型，成功在自然进化未曾涉足的区域设计出功能性蛋白。

　　论文里，研究人员展示了在进化数据上进行大规模训练的语言模型，可以生成远离已知蛋白质的功能性蛋白质。

　　他们提出了 ESM3，这是一种前沿的多模态生成语言模型，可推理蛋白质的序列、结构和功能。

　　ESM3 能结合其模态来遵循复杂的提示，并且对生物学对齐（biological alignment）反应灵敏，来提升其保真度。

　　研究人员使用 ESM3 设计了一种名为 esmGFP 的新荧光蛋白，它与已知最相似的荧光蛋白序列同源性仅为 58%，这在以往的人工设计中是极为罕见的。

　　通过指导 ESM3 关注荧光蛋白形成和催化色素体反应所必需的序列和结构特征，模型经过一系列迭代设计，最终产生了具有明亮荧光效果的 esmGFP。

　　该蛋白不仅在序列上与已知蛋白有显著差异，而且在实验中展现出与常见荧光蛋白相似的荧光强度。这相当于跨越了超过 5 亿年的自然进化距离。

　　EvolutionaryScale 是一家非盈利公司。他们的使命是通过与科学界合作以及开放、安全和负责任的研究，开发人工智能来理解生物学，造福人类健康和社会。

　　自成立以来，ESM 项目始终致力于通过代码和模型发布来开放科学，该团队承诺将继续坚持下去。

　　该公司成立于 2023 年 7 月已完成 1.42 亿美元种子轮融资，并已经与亚马逊（Amazon）和英伟达（NVIDIA）公司达成合作。

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