■ 概要（1行） 進化による膨大なタンパク質配列から学習した「世界のモデル」を基盤とし、構造予測、機能予測、および新規設計を可能にする統合プラットフォームです。 ■ 特徴・用途（2〜3行） ESMCで得られた長距離の進化的な知識をモデル化し、ESMFold2で高精度な立体構造予測を実現しています。単なる予測に留まらず、モデルの逆展開（Inversion）を通じて、タンパク質間相互作用（PPIなど）の設計（de novoデザイン）など、創薬的な応用可能性を飛躍的に高めています。また、シングルシーケンスモードの実装により、大規模な計算リソースを要求しがちなフォールディング計算において実用的な高速化を達成しています。 ■ 結論（1行） 従来の個別のモデルを統合し、生命現象の「メカニズム」レベルで設計と予測を可能にした、バイオIT分野のワークフローを根本的に変革する可能性を秘めています。