🔬ESMFold2：蛋白质领域的“苦涩教训”——Alex Rives 与 BioHub (opens in new tab)

📌 One-Sentence Summary BioHub 团队推出的开源蛋白质结构预测模型 ESMFold2 表明，在多样化数据上扩展简单的 BERT 类 Transformer，能够在蛋白质相互作用（尤其是抗体）方面超越 AlphaFold3 等专用模型，这标志着计算生物学迎来了“苦涩教训”时刻。 📝 Summary 本文来自 Latent.Space，报道了 Alex Rives 与 ESM 团队在 BioHub 发布 ESMFold2 的消息。该新模型基于名为 ESMC 的“世界模型”构建，该模型在 28 亿条蛋白质序列上训练而成，在蛋白质相互作用（尤其是抗体这一治疗领域的关键区域）上达到了最先进水平。其核心洞见在于，一个普通的 BERT 类 Transformer，只要在足够大且多样化的数据上训练，就能击败依赖多重序列比对（MSA）等归纳偏置的 AlphaFold3 等专用模型。文章认为，MSA 虽然巧妙，但会损害泛化能力，尤其对于抗体这类快速突变的蛋白质。ESMFold2 的方法被视为生物学领域的“苦涩教训”：扩展数据和计算能力，而非依赖领域特定的工程化设计，才是实现...