I fjor ga DeepMind ut en åpen kildekode-database som inneholder hundretusenvis av 3D-strukturer
Proteiner er bygd opp av kjeder av aminosyrer somfold til intrikate tredimensjonale former som bestemmer funksjonen deres. Kartlegging av strukturene til proteiner er viktig for å forstå hva de gjør og hvordan de fungerer og hvordan ting kan gå galt. Imidlertid er det fortsatt vanskelig å beregne den nøyaktige strukturen til et protein basert på dets aminosyrer. Dette krever vanligvis en enorm mengde datakraft og arbeidstimer.
Slik var det frem til Alphabethar rettet sin kraftige kunstige intelligens DeepMind for å løse dette problemet. Opprinnelig trent på 100 000 kjente proteinstrukturer, har systemet utviklet evnen til å forutsi strukturene til mange millioner andre proteiner, som hver tar minutter eller sekunder å bestemme, i stedet for måneder eller år.
Nylig lanserte DeepMind en ny storskalaoppdatering av databasen, som nå inkluderer rundt 214 millioner strukturer fra en million arter. Dette dekker nesten alle proteiner kjent for vitenskapen, som er en enorm hjelp for forskning på behandlinger for sykdommer, vaksiner, antibiotikaresistens og til og med plastforurensning.
Hele proteinstrukturdatabasen på over 25 terabyte med data kan lastes ned fra Google Cloud Public Dataset.