단백질접힘 구조는 생물학 영역에서는 50년간 지속된 연구과제였다. 미국 메릴랜드 대학인 CASP의 공동 설립자 겸 의장인 존 물트 교수는 성명을 통해 "우리는 단백질이 어떻게 접히는가 하는 한 가지 문제에 대해 거의 50년 동안 갇혀 있었다"고 말했다. 그런데 최근 Google 소유의 인공 지능 회사인 DeepMind의 연구원들은 50년간 지속된 단백질 접힘 구조를 해석했다.
딥마인드 인공지능 시스템의 최신 버전인 '알파폴드2'는 제14차 단백질 구조 예측 학술대회(CASP)에서 100점만점 중 평균 92.4을 받아 최고점을 기록하였다. 딥마인드는 24일 블로그에 올린 글에서 "이번 돌파구는 AI가 과학적 발견에 미칠 수 있는 영향과 우리 세계를 설명하고 형성하는 가장 근본적인 분야의 진보를 극적으로 가속화할 수 있는 가능성을 보여준다"고 밝혔다. 단백질의 모양은 그 기능과 밀접하게 연결되어 있으며,이 구조를 예측하는 능력은 그것이 무엇을 하고 어떻게 작동하는지에 대한 이해를 제공한다. 질병 치료를 개발하거나 산업 폐기물을 분해하는 효소를 찾는 것과 같은 세계 최대의 도전 과제 중 많은 부분은 근본적으로 단백질과 그들이 하는 역할에 묶여 있다.
단백질의 3D 구조를 계산적으로 예측하는 능력은 단백질이 최종 3D 구조에 정착하기 전에 이론적으로 접을 수 있는 방법의 수는 천문학적이기 때문에 주요한 도전 과제였다. 딥마인드는 "우리의 방법은 결정화하기 매우 어렵고 따라서 실험적으로 결정하기 어려운 막 단백질과 같은 중요한 종류의 단백질에 특히 도움이 될 수 있습니다,"라고 말했다. 또한 시스템에 대한 논문을 준비하고 있다고 말했다.