Miljardi kirjega valguatlas kiirendab täppis- ja vähiravimite arendust Chan Zuckerberg Biohubi teadlased lõid uue tehisarumudeli ESMFold2, mis suudab ennustada enam kui miljardi valgu struktuuri. Avatud lähtekoodiga valguatlas ületab mahult seni turgu valitsenud Google Deepmindi lahendusi mitmesaja miljoni kirje võrra. Bioloogias on väga oluline teada valkude ruumilist ehitust: iga valgu kolmemõõtmeline struktuur määrab ära, kuidas see elusorganismis käitub ja talitleb. Niisuguse teadmiseta on raske mõista haiguste olemust ja keeruline luua neid tõrjuvaid täppisravimeid, vahendab Scientific American. Teadlased on valkude täpset voltumist uurinud juba aastakümneid. Pikalt oligi see bioloogias üks suuremaid pudelikaelu: piltlikult öeldes oli iga valgustruktuuri kirjeldamine mahult võrreldav doktoritööga. Mõne aja eest tegi Google’i Deepmind oma tehisaruga AlphaFold valdkonnas läbimurde. Mudelit saatnud edu andis tõuke üleilmsele tehnoloogilisele võidujooksule ja saavutust on nüüdseks pärjatud Nobeli keemiapreemiaga.
