작년에 DeepMind는 수십만 개의 3D 구조가 포함된 오픈 소스 데이터베이스를 출시했습니다.
단백질은 아미노산 사슬로 구성되어 있으며,기능을 결정하는 복잡한 3차원 모양으로 접습니다. 단백질의 구조를 매핑하는 것은 단백질이 무엇을 하고 어떻게 작동하며 일이 어떻게 잘못될 수 있는지 이해하는 데 중요합니다. 그러나 구성 아미노산을 기반으로 단백질의 정확한 구조를 계산하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 이것은 일반적으로 엄청난 양의 컴퓨팅 성능과 작업 시간을 필요로 합니다.
알파벳까지 그랬다.강력한 인공 지능 DeepMind가 이 문제를 해결하도록 지시했습니다. 초기에 100,000개의 알려진 단백질 구조에 대해 훈련을 받은 이 시스템은 수백만 개의 다른 단백질 구조를 예측하는 기능을 개발했으며 각 단백질을 결정하는 데 몇 달 또는 몇 년이 아니라 몇 분 또는 몇 초가 걸립니다.
최근 DeepMind는 새로운 대규모현재 백만 종의 약 2억 1,400만 구조를 포함하는 데이터베이스 업데이트. 여기에는 과학에 알려진 거의 모든 단백질이 포함되며, 이는 질병, 백신, 항생제 내성 및 플라스틱 오염에 대한 치료법 연구에 큰 도움이 됩니다.
25테라바이트가 넘는 데이터의 전체 단백질 구조 데이터베이스는 Google Cloud Public Datasets에서 다운로드할 수 있습니다.