deepmind在去年底发布了alphafold 2模型，解决了50年来一直存在的蛋白质折叠问题，就在上周deepmind发布了相关论文以及源码，而现在deepmind发布人体每一种蛋白质，以及额外20种具有生物意义的蛋白质结构预测数据库。
人类寻求治疗各种疾病以及面对重大问题的方法，包括抗生素抗药性、塑胶微粒污染以及气候变迁等议题，而借由更加了解蛋白质的结构，人类便能从中获益，deepmind提到，蛋白质就像是精巧的生物机器，结构能够说明机器具有的功能，而了解蛋白质的结构，就有助于人类理解蛋白质的功能。
过去要确定蛋白质结构，是一项耗时且困难的工作，但是deepmind利用人工智能技术，alphafold能够在数分钟内，以精准到原子的精确度，预测蛋白质的形状。而现在deepmind与欧洲生物信息研究所合作，推出了alphafold蛋白质结构数据库，这是目前最完整且最精确的人类蛋白质图片，是人类累计到现在蛋白质知识的2倍。
除了人类蛋白质体，涵盖人类基因组表达大约20,000种蛋白质之外，deepmind还提供了20种其他具有生物学意义的生物蛋白质体，总计超过350,000种蛋白质结构。这项计划会继续扩大，deepmind预计将会在接下来几个月中，涵盖所有科学已知的已定序蛋白质，结构数量将会超过1亿个，deepmind提到，这项成果可以称作是世界蛋白质年鉴，而随着他们对alphafold的改进，系统和数据库也会继续更新。
蛋白质年鉴有助于促进和加速研究，增加人类对于生命组成的理解，现在已经有一些研究开始使用deepmind的成果，像是组织dndi使用这些蛋白质研究成果，投入贫穷地区的疾病治疗方法开发，而朴茨茅斯大学的酶创新中心研究人员，则使用alphafold来快速开发酶，以回收单次使用的塑胶，另外，科罗拉多大学波德分校的研究团队，也使用alphafold来进行抗生素的抗药性研究。