引言
蛋白质，如多肽、抗体、酶等是由氨基酸组成的复杂生物大分子，它们在生物体中承担着重要功能，是生命科学、生物医药、合成生物学等众多领域最核心的研究对象。蛋白质的的序列-结构-功能之间存在着密切而又复杂的关联：蛋白质的序列决定结构，结构决定功能、而功能又通过进化过程中的自然选择反馈影响序列。已经为大众所熟知的AlphaFold2算法实现了蛋白质三维结构的精准预测[1]，建立起了序列到结构的高速通道，而近期刊登在Nature的AlphaFold3进一步预测了蛋白质与各类常见配体的复合体结构和相互作用[2]，逐渐逼近蛋白质的功能解析。近期，EvolutionaryScale给出了新颖的解决方案，其团队开发的超大型多模态、生成式蛋白质语言模型ESM3可以同时学习蛋白质的序列、结构和功能信息，不仅能对缺失信息进行预测，更能根据用户提供的多模态提示语（prompt）进行全新功能蛋白质的设计，具备极其广阔的应用空间[3]。
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蛋白质序列是由20种天然氨基酸组成的线性字符串，与自然语言中的字母和词汇具有天然的相似性；同时，随着chatGPT的横空出世和国内外众多大语言模型的百花齐放，蛋白质语言模型也受到广泛的关注和研究，模型参数量不断创出新高。另一方面，OpenAI团队在2020年提出的规模法则（Scaling law）[4]指出了模型性能与模型参数量、数据规模、计算资源的正相关性，即模型性能和泛化能力将随着三者的增加而提升，但提升速率会随着模型规模的增长逐渐减缓。因而，如何平衡模型性能的边际递减效应与成倍增长的计算资源压力，是蛋白质大语言模型开发中避不开的核心问题。EvolutionaryScale团队发布的ESM3 98B是迄今模型参数量最大的蛋白质语言模型之一，但其模型设计却远远超越了简单粗暴的加数据、堆算力的“大力出奇迹”方式，而是通过巧妙的模型设计和极致的工程优化，为后续蛋白质语言模型开发提供了新颖的路线和探索空间。
突出创新
图1. ESM3采用MLM为目标的双向transformer模型架构。蛋白质的序列、结构(3D结构、二级结构SS8、溶剂可及表面积SASA)和功能（功能关键词、残基标注）token通道在输入端被嵌入加和，原子坐标信息在第一个transformer模块中通过几何注意力层进行处理。模型通过在每个通道随机掩码和预测被掩码token进行训练。
真实与虚拟结合的训练数据
ESM3的训练数据包含了丰富的真实实验数据和大量的虚拟预测数据，数据集由31.5亿个蛋白质序列，2.36亿个蛋白质结构以及5.39亿个蛋白质功能标注组成。其中，蛋白质序列数据包括来自于UniRef、MGnify、JGI和OAS的总计27.8亿个天然蛋白质，其余则是基于三维结构的逆折叠方式生成的虚拟序列；蛋白质结构数据包括来自于PDB的高分辨X射线晶体衍射获得的结构和AlphaFoldDB、ESMAtlas的高置信度预测结构；蛋白质功能标注则来自于InterPro和InterProScan。
多模态模型
ESM3采用生成式掩码语言建模（Masked Language modelling, MLM）目标，在输入端将蛋白质的序列、结构和功能信息分别编码为离散的词元（token），在模型潜在空间进行高效嵌入和融合。训练时，在不同的token通道根据计划进行随机掩码并对被掩码的token进行预测，使模型适应各种各样的序列、结构和功能掩码组合，从而获得对蛋白质各维度信息的预测和可自由编程的生成能力。
几何注意力机制
ESM3提出了具有SE(3)不变性的几何注意力机制。蛋白质中每个氨基酸的结构都被以局部参考框架（frame）的形式进行表征，并且通过简单的变换便来实现局部参考frame和全局frame的交互，将局部和全局frame加入到常规注意力计算中形成的几何注意力机制使ESM3模型能够高效处理蛋白质的三维结构信息。同时，如图1所示，第一个transformer模块中的几何注意力层允许模型直接使用用户提供的原子坐标，实验证明此操作大幅提升了ESM3对原子协调（atomic coordination）prompt的响应能力。
结构离散编码器和解码器
ESM3中，输入的蛋白质的三维结构通过包含几何注意力机制模块的VQ-VAE编码器（encoder）被压缩成离散token，输出的结构token则通过对应的解码器（decoder）被还原为全原子的三维坐标。通过这种方式，ESM3无需采用AlphaFold2中复杂的结构模块或空间扩散模型，不仅大大提升了计算效率，同时也允许用户自由组合多个通道、各种模态的prompt进行全新的蛋白质生成，使ESM3具有丰富的应用场景。
生物学对齐
图2. 生物学对齐大幅提升了各个规模的ESM3模型的蛋白质生成能力
正如大语言模型中RLHF可以使无监督学习的预训练模型更好的遵循用户prompt并将生成结果与用户偏好对齐[5]，ESM3采用了迭代推理偏好优化（Iterative Reasoning Preference Optimization, IRPO）进行复杂蛋白质生成任务的生物学对齐（alignment）。首先，采用部分结构作为prompt并针对每个prompt生成多个全新的蛋白质序列，根据ESM3预测结构的可折叠性（pTM）和与prompt结构的一致性（cRMSD）进行高质量和低质量样本的分类和配对。然后，在上述样本上采用IRPO损失函数对ESM3进行有监督的偏好微调，激励模型对高质量样本赋予更高的可能性，从而提升ESM3遵循复杂prompt并生成高质量蛋白质序列的能力。如图2所示，经过生物学对齐后，ESM3 1.4B、7B和98B三个规模的模型在atomic coordination任务上的成功率提升了一倍（A），生成的高质量蛋白质结构多样性更丰富（B），并且从生成蛋白质分布中可以发现，对齐后的ESM3结果具有更高的prompt依从性和更高的质量（C）。
Chain-of-thought蛋白质生成
图3. ESM3绿色荧光蛋白设计。从已知GFP结构中获取形成和催化色团反应的核心结构域及序列，将其作为prompt通过chain-of-thought设计流程和两轮实验，获得了与天然GFP序列相似性较低、但亮度相当的全新esmGFP。
在prompt指导的蛋白质生成验证实验中，ESM3团队选择了绿色荧光蛋白（green fluorescent protein, GFP）作为设计目标，并通过思维链（chain-of-thought）流程进行设计。首先，将已知GFP中形成色团和催化色团反应的核心结构域及其序列作为prompt进行主链结构生成。接下来，活性区域结构一致性较高的主链结构被加入到prompt中，进行序列的生成。之后，生成的序列和结构被依次加入prompt进行迭代优化。第一轮的88个实验中，团队发现了亮度弱于天然GPF但序列相似度较低的B8。接下来，团队将B8的序列作为prompt进行chain-of-thought的迭代优化，最终在第二轮的96个实验中，获得了亮度与天然GFP相当的C10，并命名为esmGFP。通过遗传进化分析，团队发现从序列最相似的已知天然GFP进化到esmGFP需要超过5亿年时间，也就是ESM3文章题目的由来。
结语
多模态的蛋白质语言模型其实并不陌生，例如Foldseek同样通过VQ-VAE模型对20种蛋白质3Di结构状态进行压缩来获得结构的token[6]，ProstT5[7]、SaProt[8]等则通过融合Foldseek的结构token进行多模态蛋白质语言模型的训练。然而，ESM3给出了模态更加多样、模型架构更加精巧、蛋白质设计效果也更突出的解决方案，通过几何注意力机制、结构离散编码器、生物学对齐等多种创新方式，实现了高准确度的结构和功能预测，以及高自由度、可编程的全新蛋白质设计。
熟悉近两年AI蛋白质设计领域进展的读者朋友可能会注意到，ESM3团队没有选择生成式蛋白质语言模型常用的设计问题，反而是选择了基于结构的AI蛋白质设计模型，如Chroma[9]或RFdiffusion[10]等常用的motif scaffolding任务作为验证。虽然展示的成功率和设计结构没有带来太多惊喜，但却用实验结果证明了ESM3已经突破了之前蛋白质语言模型对结构理解不足的缺陷，极大的拓展了多模态蛋白质语言模型的应用场景和空间。
尊龙凯时 - 人生就是搏!知道AlphaFold2在蛋白质结构预测中的成功要素之一便在于它end-to-end（端到端）的模型结构，避免了AlphaFold1中分段预测的误差累计问题，从而取得了突破性的进展。而尊龙凯时 - 人生就是搏!能否在蛋白质序列-结构-功能模拟中同时实现end-to-end的关联呢？EvolutionaryScale团队已经给出了一条充满想象空间的崭新道路。
最后，ESM3提供了1.4B，7B和98B三个参数规模的模型，其中1.4B模型进行了开源并允许学术研究中免费使用，但需要注意的是这个模型的训练集中不包含OAS抗体序列数据，而且在ProteinGym数据集上的零样本适应性预测（zero-shot fitness prediction）中仅展现出与ESM2 650M相似的水平。尊龙凯时 - 人生就是搏!生物的生物药物分子AlfaDAX
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参考文献
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