【用AI模拟5亿年生命进化的ESM3模型登上Science，背后公司一年融资1.42亿美元】
“如果我们能学会阅读和书写生命的代码， #生物学# 就将变得可编程。试错将被逻辑取代，繁琐的实验将被模拟所替代。”这个曾经看起来遥不可及的愿景，正在被一家新兴的 #AI# 公司变为现实。
在过去的几年里， #DeepMind# 的 AlphaFold 让世界见证了 AI 在预测蛋白质结构方面的突破。但要真正理解和设计蛋白质，我们面临的挑战远不止于此。
在生命科学领域，蛋白质被称为生命的“执行者”。它们是构成生命的核心分子之一，从驱动细胞运动的分子马达，到进行光合作用的能量转换机器，再到构建细胞内部骨架的支撑蛋白，以及与环境互动的复杂感受器，蛋白质几乎参与了生命体内所有关键过程。
要想设计新的蛋白质，科学家不仅要懂它们的“形状”，更要理解它们的“语言”——序列、结构和功能之间复杂的联系。
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用AI模拟5亿年生命进化的ESM3模型登上Science，背后公司一年融资1.42亿美元
“如果我们能学会阅读和书写生命的代码， #生物学# 就将变得可编程。试错将被逻辑取代，繁琐的实验将被模拟所替代。”这个曾经看起来遥不可及的愿景，正在被一家新兴的 #AI# 公司变为现实。
在过去的几年里， #DeepMind# 的 AlphaFold 让世界见证了 AI 在预测蛋白质结构方面的突破。但要真正理解和设计蛋白质，我们面临的挑战远不止于此。
在生命科学领域，蛋白质被称为生命的“执行者”。它们是构成生命的核心分子之一，从驱动细胞运动的分子马达，到进行光合作用的能量转换机器，再到构建细胞内部骨架的支撑蛋白，以及与环境互动的复杂感受器，蛋白质几乎参与了生命体内所有关键过程。
要想设计新的蛋白质，科学家不仅要懂它们的“形状”，更要理解它们的“语言”——序列、结构和功能之间复杂的联系。
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用AI模拟5亿年生命进化的ESM3模型登上Science，背后公司一年融资1.42亿美元
