AlphaFold
2018年12月、DeepMindのAlphaFoldは、第13回「タンパク質構造予測精密評価 (CASP)」の総合ランキングで1位を獲得した。
このプログラムは特に、部分的に類似した配列を持つタンパク質から既存のテンプレート構造が利用できない、競技会主催者から最も難しいと評価されたターゲットに対して、最も正確な構造を予測することに成功した。AlphaFoldは、このクラスの43のタンパク質ターゲットのうち25のターゲットに対して最高の予測を行い、CASPのグローバル距離テスト(GDT)スコアの中央値58.9を達成した。これは、接触距離を推定するための深層学習を同じく使用している2つの次善チームによる52.5と52.4を上回っている。全体的には、すべてのターゲットでGDTスコア68.5を達成した。
2020年1月、AlphaFold 1の実装や図解コードがGitHubでオープンソースとして公開された。
AlphaFold 2がCASPのグローバル距離テスト (GDT) で90点以上を獲得したことは、計算生物学における重要な成果であり、数十年前からの生物学の壮大な挑戦に向けた大きな進歩と考えられている。ノーベル賞受賞者で構造生物学者のヴェンカトラマン・ラマクリシュナンは、この結果を「タンパク質の折り畳み問題における驚異的な進歩」と呼んだ。新たなタンパク質の形状や構造を予測するための計算科学的努力を向上させるために、1994年にこのコンテストを始めた計算生物学者のジョン・ムルト (John Moult) は、「これは大したものだ。ある意味で問題が解決した。」と語った。
CASPとDeepMindのプレスリリースに後押しされ、AlphaFold 2の成功はメディアの注目を集めた。