Алекс Ривз, глава науки BioHub, объявил о выходе ESMFold2 — открытого научного движка для предсказания, дизайна и открытий в биологии белков. Новая модель демонстрирует state-of-the-art результаты на задачах взаимодействия белков, особенно антител — критически важной модальности для терапевтики. В основе лежит подход «Bitter Lesson»: vanilla BERT-подобный трансформер, обученный на огромных и разнообразных данных, превосходит специализированные модели вроде AlphaFold3 на сложнейших задачах.
Исследователи отказались от эволюционных MSA (множественных выравниваний последовательностей), которые использует AlphaFold2 — этот индуктивный байес ограничивает обобщение. Вместо этого ESMFold2 полагается исключительно на масштабирование данных и вычислительных ресурсов. Модель также демонстрирует работу inference time scaling на пяти мишенях в онкологии и иммунологии. Вместе с моделью выпущен атлас из 6,8 миллиардов белков и 1,1 миллиарда предсказанных структур.
Практическое значение: ESMFold2 позволяет решать задачи предсказания структуры белков на обычном GPU, которые раньше требовали специализированных ASIC-кластеров. Это открывает путь к быстрому дизайну терапевтических антител и пониманию механизмов заболеваний без привязки к эволюционным данным.
#Tech #AI #BioHub #Science #BioEngineering #ESMFold2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1