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使用语言模型模拟5亿年的演变
超过30亿年的进化产生了编码自然蛋白空间的生物学图像。在这里我们表明，通过探测产生的代币训练的语言模型可以充当远离已知蛋白质远距离的功能蛋白的进化模拟器。我们提出了ESM3，这是一种领域的多模式生成语言模型，该模型是蛋白质的序列，结构和功能。esm3可以遵循复杂的提示，结合了其方式，并且对生物学一致性有很高的响应。我们已提示ESM3用一系列思考生成荧光蛋白。在我们合成的世代中，我们发现了与已知荧光蛋白的远距离（58％同一性）的明亮荧光蛋白。类似的遥远的天然荧光蛋白被超过五百万年的进化所隔开。
使用语言模型模拟5亿年的演变
超过30亿年的进化产生了编码自然蛋白空间的生物学图像。在这里我们表明，通过探测产生的代币训练的语言模型可以充当远离已知蛋白质远距离的功能蛋白的进化模拟器。我们提出了ESM3，这是一种领域的多模式生成语言模型，该模型是蛋白质的序列，结构和功能。esm3可以遵循复杂的提示，结合了其方式，并且对生物学一致性有很高的响应。我们已提示ESM3用一系列思考生成荧光蛋白。在我们合成的世代中，我们发现了与已知荧光蛋白的远距离（58％同一性）的明亮荧光蛋白。类似的遥远的天然荧光蛋白被超过五百万年的进化所隔开。
人工智能驱动的数字细胞模型构建 - 创新
多组学技术在细胞生物学中的出现引发了生物数据爆炸，推动了生物人工智能系统的进化。随着计算能力的提高，这些人工智能模型利用越来越庞大的数据集和参数。最近的发展，如 AlphaFold 3 1 和即将推出的 ESM3, 2，在预测生物分子结构和相互作用方面表现出更高的准确性，甚至可以模拟大分子的早期进化过程。这些进步提供了令人信服的证据，表明我们正在接近实现一个基于大量分子定量数据和相互作用网络的集成数字细胞。根据我们目前的理解，我们已经制定了构建数字细胞模型 (DCM) 的初步理论框架。
从自然语言迈向从头蛋白质设计
de从蛋白质设计代表了蛋白质工程中的基本追求，但是当前的深度学习方法仍受其狭窄的设计范围的限制。在这里，我们提出了一个大规模的边界框架，其中包括160亿个参数，并接受了17亿个蛋白质文本对的训练，它将其与蛋白质设计空间相融合，将人类的意图转化为新的蛋白质序列。Pinal不是直接的端到端文本到序列生成，而是实现了一个两个阶段的过程：基于语言指令的首次生成蛋白质结构，然后设计以生成的结构和语言输入为条件的序列。该策略通过在更可牵引的结构域中运行有效地约束了搜索空间。通过全面的实验，我们证明，与现有方法相比，Pinal的性能优于同时工作ESM3，同时表现出对PDB数据库以外的新型蛋白质结构的强大概括。在线演示可在http://www.denovo-pinal.com/上获得。