Protein structure prediction
AlphaFold Protein Structure Database の説明によれば、AlphaFoldはGoogle DeepMindが開発したAIシステムで、アミノ酸配列からタンパク質の構造を高い精度で予測する。2020年には、実験データと照合して予測を検証する国際的なベンチマークであるCASP14において、タンパク質フォールディング問題に対する解として認められた。
データベースはGoogle DeepMindとEMBL-EBI（欧州バイオインフォマティクス研究所）の協働で構築・維持されており、UniProtに収録された約2億3千万件のタンパク質を対象に、2億件を超える予測構造を無償で提供する。EMBL-EBIはデータの整備に加えて、実験構造のデータベースであるPDBやUniProtなど他の生物学データ資源と結び付けており、配列・構造・機能の情報を横断して参照できるようにしている。予測構造はあくまで計算による推定であり、実験で決定された構造とはデータベース上でも区別して扱われる。
標的タンパク質の構造情報を得るための初期コストが下がったことで、構造に基づく化合物設計やタンパク質設計の出発点が変わりつつある。計算による探索を前面に出す創薬企業にとって、公開された予測構造と配列データベースは基盤資源の一つとなっている。