比AlphaFold2快10倍！国产开源项目加速蛋白质预测，超长序列22分钟就搞定

22分钟推理出长达4K+的超长蛋白质序列，1分15秒搞定将近2K长的序列预测。 这是国产开源项目的最新战绩！

最近，由 Colossal-AI团队 (https://github.com/hpcaitech/ColossalAI) 联合百图生科的蛋白质预测模型 xTrimo Multimer ，正式免费开源。 它在支持蛋白质单体（Monomer）和复合物（Multimer）的同时，还能大幅提升蛋白质预测速度。 面对2K到3K序列长度的预测任务，使用多卡推理，最高速度可达AlphaFold 2的 11.15倍 。 还能挑战 4K以上 的超长序列，而AlphaFold 2和OpenFold都受限于显存，无法完成这类任务。 目前，该项目已在GitHub上 免费开源 ： https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/#xTrimoMultimer

本次解决方案背后优化加速技术来自 Colossal-AI ，这是一个旨在全面助力AI大模型工业化应用的通用深度学习系统。 xTrimo Multimer开源版模型通过引入Colossal-AI的大模型优化技术，显著降低蛋白质结构预测模型训练和推理的时间和经济成本，提高蛋白质结构预测模型领域的设计和部署效率。 这次 Colossal-AI 系统在AI大模型&生物医药落地应用，使其在该领域训练和使用更大的模型成为可能。 Colossal-AI是一个面向大模型时代的通用深度学习系统。 自开源以来，它在数个月内获得近五千颗Github Star，多次登上GitHub Trending榜首。 相关解决方案也已成功在 生物医药、自动驾驶、云计算、零售、芯片 等行业知名厂商落地应用，广受好评。 此次和百图生科联手，是结合了双方在高性能计算和生物计算领域上的前沿技术积累，提出了蛋白质单体与复合体的结构预测加速方案。 这对于精准高效探寻癌症、衰老等疾病的免疫规律，逐一攻破AI技术在靶点挖掘、创新药物设计应用上，都有所帮助，对于更多疾病的预警、控制和治愈都有深远意义。

众所周知， 蛋白质结构预测 是结构生物学领域最为重要的课题之一，也是人类理解基因翻译和蛋白质功能的重要手段。 蛋白质之间的相互作用，是蛋白质发挥生物学功能的重要结构基础。 但是由于蛋白质的多级结构和复杂的相互作用，使得精确预测三维结构这一关键问题十分有挑战性。 近年来，深度神经网络的成功使得人工智能在各个领域得到了广泛的应用。 自DeepMind发布的AlphaFold能够实现根据氨基酸序列精准预测蛋白质结构以来，生命科学领域掀起了使用人工智能预测蛋白结构的热潮。 AlphaFold能够实现端到端的从序列直接预测单体蛋白质三维结构，但在生物体内，多数蛋白质是以复合体的形式来发挥功能的。 因此，为了打破AlphaFold仅在预测单体蛋白方面表现优异的局限，DeepMind后来也发布了用于预测蛋白复合体结构的AlphaFold-Multimer模型。 在2022年3月，Colossal-AI 团队曾推出蛋白质结构预测模型AlphaFold的训练推理加速方案 FastFold ，用更低的成本将总体训练时间从11天减少到 67小时 ，在长序列推理应用中实现超11倍的提升。 以此为起点，Colossal-AI 团队在进一步探索蛋白质结构预测领域的技术革新。 针对蛋白质单体(Monomer)与复合物(Multimer)结构预测的难题，本次Colossal-AI 团队联合百图生科提出行业内最新解决方案 xTrimo Multimer开源版模型 ，能够更好地理解蛋白互作关系，从而提升药物研发平台中靶点分析、蛋白质结构预测和模拟以及高精准抗体设计等方面的能力。