Yann LeCun评ESMFold2开源且性能SOTA

我花了一段时间才搞清楚ESMFold2的热潮是怎么回事。起初，基准测试数据在我看来并不特别出色，但结果发现它有许多令人印象深刻的方面：
- 完全开源，开放权重 + 庞大的ESM Atlas（11亿结构 vs AF3的2亿）。
- 尽管没有使用MSA，但仍达到SOTA性能。MSA搜索和三角注意力被简单地从基础模型中移除。
- 直接后果是超低延迟推理：1024残基蛋白质结构预测仅需9秒，在抗体-抗原任务上仍优于先前模型。
- 最好的PPI和抗体-抗原结果。在推理时扩展后，抗体-抗原基准测试通过率达65%，相比AF3显著提升。
- 大量实验数据，特别是经过实验室验证的迷你蛋白结合剂和针对癌症和免疫学5个靶点的单链抗体。结合亲和力与治疗活性一致。
- 推理时扩展有利于PPI：多个种子加上置信度选择在挑战性的抗体-抗原预测上显示出真正的改进，导致评论/假设认为它通过折叠模块学习了类似能量函数的行为。
- 基础模型无需MSA即可工作，但提供MSA进一步提升了困难蛋白质-蛋白质相互作用案例的预测质量。
一个注意事项：没有真正的蛋白质-蛋白质相互作用评分，使得评估哪些残基或结构域可靠地参与结合变得更加困难。