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검색으로 모든 단백질 구조를 확인할 수 있는 시대가 다가왔다. 구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능(AI) ‘알파폴드2(AlphaFold2)’의 성과다. 알파폴드2는 단백질 100만 개의 구조 2억 개를 데이터베이스화했다. 7월 28일 구글 딥마인드는 영국에서 기자회견을 열고 이를 발표했다. 
단백질은 생물을 이루는 주요 구성 요소로, 생명 활동에 필요한 반응을 매개한다. 단백질의 구조를 알면 단백질이 하는 일과 작동 방식을 알 수 있어서 단백질 구조학은 생물학의 주요 연구 분야로 자리잡았다.

하지만 단백질 구조 분석에 오랜 시간이 걸린다는 문제가 있었다. 기존에는 주로 X선 회절이나 초저온전자현미경 등을 활용했는데, 이 방법으로는 단백질 하나의 3차원 구조를 알아내기까지 최소 몇 달에서 최대 몇 년이 걸렸다. 

알파폴드는 이 과정을 단축했다. 아미노산 서열만 입력하면 단백질의 3차원 구조를 예측해준다. 
알파폴드는 2018년부터 꾸준히 진화했다. 구글 딥마인드는 알파고의 승리 이후 곧바로 단백질 구조 예측 팀을 구성했고, 2018년 공개한 알파폴드1은 단백질 구조 예측 능력 평가 대회인 CASP에서 1위를 차지하며 성능을 자랑했다. 그 뒤 2021년 7월, 구글 딥마인드가 알파폴드2 소스 코드를 처음 공개했을 때는 약 2만 개 단백질에서 36만 개 구조를, 1년이 지난 지금은 100만 개 단백질에서 2억 개의 구조 데이터를 예측한다. 이는 지금까지 알려진 거의 모든 생물의 단백질 수준이다. 
데미스 하사비스 딥마인드 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 “이제 구글에서 키워드를 검색하는 것처럼 쉽게 단백질 3D 구조를 찾을 수 있다”며 “디지털 생물학의 새로운 시대가 열렸다”고 말했다.