AlphaFold ist ein von DeepMind entwickeltes System künstlicher Intelligenz, das die dreidimensionale Gestalt eines Proteins aus der Abfolge der Aminosäuren vorhersagt, aus denen es besteht. Diese Gestalt ist wichtig, weil die Aufgabe eines Proteins fast vollständig davon bestimmt wird, wie es sich faltet: Kennt man die Struktur, kann man beginnen, die Funktion zu verstehen, und von dort aus die Krankheit. Rund fünfzig Jahre lang war die Bestimmung dieser Gestalten mühsame Laborarbeit, die für ein einziges Protein Monate oder Jahre dauern konnte.
2020 erreichte AlphaFold2 eine Genauigkeit, die es mit diesen langsamen physikalischen Methoden aufnehmen konnte, und innerhalb weniger Jahre hatte das System die Strukturen von rund zweihundert Millionen Proteinen vorhergesagt — nahezu aller, die der Wissenschaft bekannt sind. DeepMind stellte die Datenbank kostenlos zur Verfügung. 2024 brachte die Arbeit Demis Hassabis und John Jumper einen Anteil am Nobelpreis für Chemie ein, gemeinsam mit David Baker für das verwandte Gebiet des Proteindesigns.
Was AlphaFold über die Biologie hinaus bedeutsam macht, ist das, was es über KI selbst gezeigt hat. Ein Problem, bei dem sich das Fachgebiet stillschweigend damit abgefunden hatte, dass es vielleicht nie ganz nachgeben würde, wurde nicht allmählich abgetragen, sondern weitgehend aufgelöst, und zwar von einer Maschine, die die zugrunde liegende Grammatik der Faltung aus vorhandenen Beispielen lernte. Es gilt als einer der klarsten Fälle, in denen ein KI-System einen echten wissenschaftlichen Durchbruch geliefert hat statt einer schrittweisen Verbesserung — eine Tatsache in der Vergangenheitsform, kein Versprechen über die Zukunft.
Eine ehrliche Grenze sollte man dabei im Blick behalten. Eine Struktur vorherzusagen ist nicht dasselbe, wie alles zu verstehen, was ein Protein tut, wie es sich bewegt oder wie man dieses Wissen in ein wirksames Medikament verwandelt. AlphaFold hat einen langsamen Schritt in einer langen Kette verkürzt. Die ganze Kette hat es nicht in sich zusammenfallen lassen — doch schon einen einzigen Schritt in dieser Grössenordnung zu verkürzen, hat verändert, was der Rest des Fachgebiets sich vornehmen konnte.
