生物学研究者终于有了一个像语言模型一样可规模化的蛋白质工具——ESMC-6B 和 ESMFold2 直接从序列学结构，做抗体设计和蛋白质工程的团队值得关注。
Biohub 发布了蛋白质世界模型系列，包括 ESMC-6B 和 ESMFold2，基于 6.8B 蛋白质序列和 1.1B 结构数据训练。该模型展示了生物学可能像语言模型一样规模化，从序列中学习结构与功能。ESMFold2 在抗体-抗原预测上超越专用系统。Biohub 还启动了 5 亿美元的虚拟生物学计划，旨在构建细胞、疾病乃至生理学的预测模型。
🆕Biohub’s Protein World Model: ESMC-6B, ESMFold2, 6.8B proteins, 1.1B structures, antibody design, ...
🆕Biohub’s Protein World Model: ESMC-6B, ESMFold2, 6.8B proteins, 1.1B structures, antibody design, SAEs, & the bitter lesson for biology latent.space/p/esmfold2 W @biohub Head of Science @alexrives explains why biology may scale like language modeling, how metagenomics unlocked the next ESM scaling curve, why protein LMs can learn structure/function from sequence alone, how sparse autoencoders reveal biology inside the model, why ESMFold2 can beat specialized systems on antibody-antigen prediction, and how Biohub’s $500M Virtual Biology Initiative aims to build predictive models of cells, disease, and eventually physiology. 💬 3 🔄 4 ❤️ 10 👀 4058 📊 7 ⚡