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恰巧AlphaFold问世五周年，其想象者、亦然凭借 AlphaFold 得到诺贝尔化学奖的John Jumper公开默示：
AlphaFold 的下一步是与大模子和会。
不外具体轮番并莫得走漏，大约已有所念念路，致使照旧在程度之中。
五年期间，AlphaFold 照旧匡助人人300 多万参谋东说念主员，展望了数亿种卵白质的三维结构，并影响了超50 万篇联系论文。
不错说，这是继量子力学和分子生物学创新后，生命科学的又一次重要跃迁。
继率先的"结构展望创新"、随后的"科研老例器用"化，AlphaFold 过甚秉承技巧正在参预新的大模子阶段。
AlphaFold+ 大模子
即使是在 AI 波澜不断涌来的今天，AlphaFold 仍然是AI+ 生命科学最具里程碑意旨的一次落地。
行为一款由谷歌 DeepMind开荒的 AI 科研器用，AlphaFold 能够精准展望卵白质的三维结构。
哄骗存储在序列和结构数据库中的遍及实验数据，该网罗被历练以发现氨基酸序列之间的关联和样式。
自2020 年头度公开 AlphaFold2 以来，它就飞速成为结构生弃世学限度的坚实基座，接着又接续推出了可展望多个卵白质结构的 AlphaFold Multimer，以及迄今为止速率最快的 AlphaFold 3。
当今 AlphaFold 照旧从率先单纯地卵白质结构展望，发展到能够处理更为复杂的多分子复合体以及更广鸿沟的生物分子交互。
科学家们也据此，竣事了异常多的后果冲破：
举例最近来自密苏里大学的参谋团队，借助 AlphaFold，到手揭开了心血管疾病的精巧——坏胆固醇（LDL），并刊登上了《Nature》。
LDL 是动脉粥样硬化、冠心病等腹黑疾病的主要风险因子，中枢由ApoB100 卵白构成，但由于其体积浩大、结构复杂，同期又与脂肪清雅缠绕，弥远以来科学家都无法阐明它的原子级三维结构。
于是他们哄骗 AlphaFold 先对其氨基酸序列进行结构展望，再将生成的模子拟合到密度图中，并冉冉优化，直到与实验数据对都。
最终揭示了 ApoB100 的笼状结构，为后续股东心血管疾病救济提供了表面依据。
再比如说，哄骗 AlphaFold 参谋蜜蜂的抗病性。
该参谋聚焦蜜蜂体内的重要卵白Vitellogenin ( 简称 Vg ) ，该卵白不仅因循群体后代喂养，还与蜜蜂的免疫力、抗压力息息联系。
在 AlphaFold 的匡助下，参谋东说念主员得以在两天时安分完成畴前数年的职责，解密了 Vg 卵白的近原子级结构模子，对濒危种群的保护起到了重要性带领作用。
另外，AlphaFold 在一些相等规用法上也依旧作用权贵。
旧年与 John Jumper 同获诺贝尔化学奖的策动生物学家David Baker，就正在尝试哄骗 AlphaFold 展望卵白质合成想象的到手率。
或者有些团队也会将 AlphaFold 行为搜索引擎使用，在无独有偶个候选卵白中筛选出最有可能与办法卵白联接的一种。
……
总之，AlphaFold 的作用不堪胪列，它照旧不单是是单一的结构展望器用，更是现代实验想象的紧要构成部分之一。
那么接下来 AlphaFold 又将何去何从呢？
据 John Jumper 所说，下一步将会是AlphaFold 与更普通的 AI 大模子联接。
AlphaFold 仍将不绝股东结构展望成为参谋经由中的基础一环，但与此同期，其结构展望才智也会同大模子强强联接，莳植到能读懂科学文件数据、作念科学推理的程度。
也即是说，接下来的 AlphaFold 在展望结构除外，大约还能提议假定、想象实验经由致使自动生成参谋念念路。
关于一些更复杂的多分子多功能系统，举例卵白之间的互相作用、核酸（DNA/RNA）的互相作用等，AlphaFold 也能更好地匡助领悟对应的生物过程。
这就好比谷歌的另一个系统AlphaEvolve，使用一个大模子来生成问题的科罚有策动，然后再用第二个模子负责检讨并过滤掉格外信息。
二者念念路访佛，不外一个面向数学和策动机科学限度，一个安身生弃世学。
首位" 80 后"诺奖得主
负责指点开荒 AlphaFold 的，则是 DeepMind 创举东说念主兼 CEO哈萨比斯和John Jumper。
其中，John Jumper 照旧最年青的诺贝尔化学奖得主，亦然首位 80 后诺奖得主。
他本科就读于范德堡大学，主修数学和物理，随后又在剑桥大学得到表面凝合态物理硕士，并在芝加哥大学博士期间转向表面化学。
他的博士论文即是参谋怎么将机器学习技巧应用于卵白质能源学参谋。
2017 年，正在读博士后的他传奇了谷歌 DeepMind 正在从游戏 AI 开荒精巧转向卵白质结构展望，于是他央求了这份职责。
事实上，在 AlphaFold 之前，谷歌 DeepMind 就尝试了名为" Foldit "的卵白质折叠游戏，这照旧因为哈萨比斯从剑桥修业时期起就对卵白质折叠问题的形貌，他但愿通过展望卵白质结构，找到科罚阿尔茨海默症等疾病的轮番。
但游戏终归只是游戏，在濒临真确的分子结构上显着不够用，因为真确的卵白质折叠的历练数据极为固定有限。
要确定一个卵白质结构，同样需要虚耗数月致使数年时分，而这一过程照旧合手续了快要半个世纪。
于是他们转向研发了AlphaFold。
固然初代 AlphaFold 在第 13 届 CASP（卵白质结构展望重要评估赛事）中崭露头角，到手展望出 43 个卵白质中的其中 25 个，力压其余的 97 名参赛者，讲解了用"机器学习 + 统计信息"揣度卵白质结构是可行的。
但哈萨比斯坦言，其时的展望质地还不及以让生物学家在施行中应用，其针对复杂卵白的准确性、泛化性还存在严重颓势。
在顽强到仅依靠尺度的机器学习轮番无法取获到手后，DeepMind 里面有利诞生了一个攻坚小组，哄骗Transformer推翻重构了AlphaFold 2，并冉冉融入生物学专科学问。
但早期的 AlphaFold 2 性能比较 AlphaFold 1 还有所下滑，这也一度让他们发怵标的是否存在格外。于是在这个阶段他们给与一种轮换样式——
一方面尝试将旧系统性能压榨到极限，一方面赐与新系统的研发团队解放试错的空间：允许短期的性能下落，只求不断尝试多样新想法。
直到某一天遗迹发生，它片刻变得相等之好。
那天早上，团队其中一个成员上班掀开电脑，片刻发现 AlphaFold 2 在某一组卵白质上施展特别地好，展望的结构精度达到了1.5 埃，约莫异常于一个原子的宽度。
但她的第一响应不是振奋，而是发怵，因为适度好到让她笃信我方犯了格外，于是接下来几天她和团队成员沿途试图找出格外原因。
适度事实上，这里莫得格外——换言之，新系统到手了。
于是他们参加了CASP 14 竞赛，并贴近元气心灵攻克了一个名为 ORF8 的 SARS-CoV-2 冠状病毒卵白。
其适度让东说念主震恐，准确性平分从原先的 60+/100，莳植至 92.4/100，而此前其它轮番还停留在 40 分操纵。
至此，这个困扰学界 50 余年的重要挑战——卵白质折叠问题终于得到了科罚有策动。
而在取得冲破之后，DeepMind 更是将 AlphaFold 的代码全部开源，并向全天下免费发布了 2 亿个卵白质的结构展望数据。
AlphaFold 的出现，记号着生弃世学限度施展向 AI 智能发展，也让哈萨比斯和 John Jumper 得到了 2024 年的诺贝尔化学奖。
诺奖组委会是这么评价这份职责的：
绝不夸张地说，AlphaFold 在结构生弃世学限度激发了创新，并为想象前所未见的卵白质开辟了全新的可能性。
但在此之前，John Jumper 给与采访时曾仁爱地默示，我方的获奖概率只消10%，他更多的是期待能有越来越多科学家哄骗 AlphaFold 竣事医学和生物学的冲破。
而当今，他对我方明天的策动是：
行为年青的诺奖得主，这让我感到担忧。接下来我将尝试作念一些深远参谋的小事情，而关于第二次冲击诺贝尔奖，我合计那是个罗网。
参考贯穿：
[ 1 ] https://www.technologyreview.com/2025/11/24/1128322/whats-next-for-alphafold-a-conversation-with-a-google-deepmind-nobel-laureate/
[ 2 ] https://www.nature.com/articles/d41586-025-03886-9
[ 3 ] https://deepmind.google/blog/revealing-a-key-protein-behind-heart-disease
[ 4 ] https://deepmind.google/blog/breeding-healthier-and-stronger-honeybees/
[ 5 ] https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ
[ 6 ] https://x.com/GoogleDeepMind/status/1993350293703016451
[ 7 ] https://mp.weixin.qq.com/s/NenjAUac6mVKrs0ji6C-og
[ 8 ] https://fortune.com/2020/11/30/deepmind-solved-protein-folding-alphafold
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