W zeszłym roku DeepMind udostępnił bazę danych o otwartym kodzie źródłowym zawierającą setki tysięcy struktur 3D
Białka składają się z łańcuchów aminokwasów, którezłożyć w skomplikowane trójwymiarowe kształty, które określają ich funkcję. Mapowanie struktur białek jest ważne dla zrozumienia, co robią i jak działają oraz jak coś może pójść nie tak. Jednak nadal trudno jest obliczyć dokładną strukturę białka na podstawie jego aminokwasów składowych. Zwykle wymaga to ogromnej mocy obliczeniowej i roboczogodzin.
Tak było aż do Alphabetskierował swoją potężną sztuczną inteligencję DeepMind, aby rozwiązać ten problem. Początkowo przeszkolony na 100 000 znanych struktur białkowych, system rozwinął zdolność przewidywania struktur wielu milionów innych białek, przy czym określenie każdego z nich zajmuje minuty lub sekundy, a nie miesiące lub lata.
Niedawno DeepMind wypuścił nową, dużą skalęaktualizacja bazy danych, która obecnie zawiera około 214 milionów struktur z miliona gatunków. Obejmuje to prawie każde białko znane nauce, co jest ogromną pomocą w badaniach nad leczeniem chorób, szczepionkami, opornością na antybiotyki, a nawet zanieczyszczeniem plastikiem.
Całą bazę danych struktur białkowych, zawierającą ponad 25 terabajtów danych, można pobrać z publicznych zbiorów danych Google Cloud.