DeepMind， 作为Google母公司Alphabet的一部分的AI技术公司，在基于AI的蛋白质结构预测方面取得了重大突破。该公司今天宣布，其AlphaFold系统已正式解决了蛋白质折叠的巨大挑战，这一挑战使科学界困惑了50年。DeepMind的AlphaFold功能的进步可能会导致我们对疾病的理解以及未来的药物发现和开发等领域的重大飞跃。
AlphaFold通过的测试实质上表明，AI可以在短短几天内以非常高的准确度（实际上，精确到原子宽度内）找出蛋白质的结构，这是一项非常复杂的任务，即这对于弄清楚如何最好地治疗疾病以及解决其他重大问题（例如研究如何最好地分解有毒废物等生态危险物质）至关重要。您可能听说过“ Folding @ Home”，该程序使人们可以为蛋白质折叠实验贡献自己的家庭计算（以前称为游戏机）处理能力。之所以需要进行大规模的全球众包工作，是因为使用传统方法进行部分折叠预测需要花费数年时间，并且在直接成本和计算资源方面非常昂贵。
DeepMind的方法涉及使用“基于注意力的神经网络系统”（基本上是可以专注于特定输入以提高效率的神经网络）。它能够根据其折叠历史不断完善其可能的蛋白质折叠结果的预测图，从而提供高度准确的预测。
蛋白质如何折叠-或从最初创建时的随机氨基酸串变成最终稳定形式的复杂3D结构-是了解疾病传播方式以及过敏等常见病症如何工作的关键。如果您了解折叠过程，则可以潜在地更改它，从而在跨步中止感染的进程，或者相反，纠正可能导致神经变性和认知障碍的折叠错误。
DeepMind的技术飞跃可以使预测这些褶皱的时间和资源消耗减少得多，这可以极大地改变我们对疾病和治疗方法的了解的进度。通过在出现任何新的未来威胁（如SARS-）时及早预测病毒蛋白结构，可以很方便地解决主要的全球威胁，包括我们目前正在忍受的潜在潜在大流行病（如我们目前正在遭受的COVID-19危机）。 CoV-2，从而加快了潜在有效治疗方法和疫苗的开发。