DeepMind在去年底發表了AlphaFold 2模型，解決了50年來一直存在的蛋白質折疊問題，就在上周DeepMind發表了相關論文以及原始碼，而現在DeepMind人體每一種蛋白質，以及額外20種具有生物意義的蛋白質結構預測資料庫。
人類尋求治療各種疾病以及面對重大問題的方法，包括抗生素抗藥性、塑膠微粒污染以及氣候變遷等議題，而藉由更加了解蛋白質的結構，人類便能從中獲益，DeepMind提到，蛋白質就像是精巧的生物機器，結構能夠說明機器具有的功能，而了解蛋白質的結構，就有助於人類理解蛋白質的功能。
過去要確定蛋白質結構，是一項耗時且困難的工作，但是DeepMind利用人工智慧技術，AlphaFold能夠在數分鐘內，以精準到原子的精確度，預測蛋白質的形狀。而現在DeepMind與歐洲生物資訊研究所合作，推出了AlphaFold蛋白質結構資料庫，這是目前最完整且最精確的人類蛋白質圖片，是人類累積到現在蛋白質知識的2倍。
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除了人類蛋白質體，涵蓋人類基因組表達大約20,000種蛋白質之外，DeepMind還提供了20種其他具有生物學意義的生物蛋白質體，總計超過350,000種蛋白質結構。這項計畫會繼續擴大，DeepMind預計將會在接下來幾個月中，涵蓋所有科學已知的已定序蛋白質，結構數量將會超過1億個，DeepMind提到，這項成果可以稱作是世界蛋白質年鑑，而隨著他們對AlphaFold的改進，系統和資料庫也會繼續更新。
蛋白質年鑑有助於促進和加速研究，增加人類對於生命組成的理解，現在已經有一些研究開始使用DeepMind的成果，像是組織DNDi使用這些蛋白質研究成果，投入貧窮地區的疾病治療方法開發，而樸茨茅斯大學的酶創新中心研究人員，則使用AlphaFold來快速開發酶，以回收單次使用的塑膠，另外，科羅拉多大學波德分校的研究團隊，也使用AlphaFold來進行抗生素的抗藥性研究。
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