当John Jumper在2017年加入伦敦AI Lab DeepMind的Alphabet拥有时，他的任务是构建算法以预测蛋白质的3-D形状，这是开发各种新药的关键，而这项工作很长。只有人类糟糕的人。Alphafold，他开发的团队的软件，继续获胜一年一度的蛋白质预测竞赛于去年11月称为CASP，使科学界眼花azz乱，并激发了与1953年发现DNA双螺旋结构等突破的比较。“我一直认为应该可以解决。”跳线，具有物理，化学和数学背景。他将DeepMind的成功归功于一致的团队合作和一系列关于蛋白质工作方式的顿悟。7月，该公司跟进成就通过发布Alphafold背后的科学论文和源代码，然后发布对所有人体蛋白质以及其他20种生物的预测。
Alphafold的真正影响将产生，因为DeepMind和其他地方的研究人员利用其见解。例如，当未来的大流行袭击时，它可能会加快疫苗的创建。但是，有助于治疗稀有，研究不足的疾病（例如热带疾病）的潜力特别兴奋。他强调说，Alphafold将导致更多的突破：“解决了50年的问题，这对于[基于AI的医学研究]在五年和10年中的状况确实很有希望。”
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