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赶巧AlphaFold问世五周年，其联想者、亦然凭借 AlphaFold 得到诺贝尔化学奖的John Jumper公开暗示：
AlphaFold 的下一步是与大模子交融。
不外具体秩序并莫得骄气，约略已有所念念路，致使仍是在进度之中。
五年期间，AlphaFold 仍是匡助巨匠300 多万商议东说念主员，瞻望了数亿种卵白质的三维结构，并影响了超50 万篇相干论文。
不错说，这是继量子力学和分子生物学翻新后，生命科学的又一次要紧跃迁。
继起初的"结构瞻望翻新"、随后的"科研老例器用"化，AlphaFold 过头剿袭时期正在插足新的大模子阶段。
AlphaFold+ 大模子
即使是在 AI 海潮箝制涌来的今天，AlphaFold 仍然是AI+ 生命科学最具里程碑兴致的一次落地。
当作一款由谷歌 DeepMind设备的 AI 科研器用，AlphaFold 能够精准瞻望卵白质的三维结构。
诳骗存储在序列和结构数据库中的大都履行数据，该相聚被测验以发现氨基酸序列之间的关联和方式。
自2020 年头次公开 AlphaFold2 以来，它就赶快成为结构生厌世学限度的坚实基座，接着又络续推出了可瞻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 仍是从起初单纯地卵白质结构瞻望，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，收尾了至极多的效果插手：
举例最近来自密苏里大学的商议团队，借助 AlphaFold，凯旋揭开了心血管疾病的玄妙——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，但由于其体积广大、结构复杂，同期又与脂肪细腻缠绕，长期以来科学家都无法阐发它的原子级三维结构。
于是他们诳骗 AlphaFold 先对其氨基酸序列进行结构瞻望，再将生成的模子拟合到密度图中，并渐渐优化，直到与履行数据对皆。
最终揭示了 ApoB100 的笼状结构，为后续鼓励心血管疾病调治提供了表面依据。
再比如说，诳骗 AlphaFold 商议蜜蜂的抗病性。
该商议聚焦蜜蜂体内的关节卵白Vitellogenin ( 简称 Vg ) ，该卵白不仅守旧群体后代喂养，还与蜜蜂的免疫力、抗压力血肉连络。
在 AlphaFold 的匡助下，商议东说念主员得以在两天时候内完成以前数年的责任，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关节性带领作用。
另外，AlphaFold 在一些相配规用法上也依旧作用权贵。
客岁与 John Jumper 同获诺贝尔化学奖的蓄意生物学家David Baker，就正在尝试诳骗 AlphaFold 瞻望卵白质合成联想的凯旋率。
或者有些团队也会将 AlphaFold 当作搜索引擎使用，在千千万万个候选卵白中筛选出最有可能与计算卵白鸠合的一种。
……
总之，AlphaFold 的作用不堪罗列，它仍是不单是是单一的结构瞻望器用，更是现代履行联想的垂危构成部分之一。
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 与更芜俚的 AI 大模子鸠合。
AlphaFold 仍将连接鼓励结构瞻望成为商议进程中的基础一环，但与此同期，其结构瞻望才能也会同大模子强强鸠合，升迁到能读懂科学文件数据、作念科学推理的程度。
也等于说，接下来的 AlphaFold 在瞻望结构以外，约略还能忽视假定、联想履行进程致使自动生成商议念念路。
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 也能更好地匡助浮现对应的生物过程。
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措置有计算，然后再用第二个模子负责检查并过滤掉失实信息。
二者念念路访佛，不外一个面向数学和蓄意机科学限度，一个驻足生厌世学。
首位" 80 后"诺奖得主
负责指点设备 AlphaFold 的，则是 DeepMind 首创东说念主兼 CEO哈萨比斯和John Jumper。
其中，John Jumper 如故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。
他的博士论文等于商议若何将机器学习时期应用于卵白质能源学商议。
2017 年，正在读博士后的他传闻了谷歌 DeepMind 正在从游戏 AI 设备玄妙转向卵白质结构瞻望，于是他请求了这份责任。
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，这如故因为哈萨比斯从剑桥修业期间起就对卵白质折叠问题的暖和，他但愿通过瞻望卵白质结构，找到措置阿尔茨海默症等疾病的秩序。
但游戏终归只是游戏，在濒临信得过的分子结构上昭彰不够用，因为信得过的卵白质折叠的测验数据极为固定有限。
要确定一个卵白质结构，频频需要消耗数月致使数年时候，而这一过程仍是抓续了快要半个世纪。
于是他们转向研发了AlphaFold。
固然初代 AlphaFold 在第 13 届 CASP（卵白质结构瞻望关节评估赛事）中崭露头角，凯旋瞻望出 43 个卵白质中的其中 25 个，力压其余的 97 名参赛者，证明了用"机器学习 + 统计信息"臆测卵白质结构是可行的。
但哈萨比斯坦言，那时的瞻望质地还不及以让生物学家在本体中应用，其针对复杂卵白的准确性、泛化性还存在严重症结。
在刚劲到仅依靠圭臬的机器学习秩序无法取凯旋利后，DeepMind 里面极度设立了一个攻坚小组，诳骗Transformer推翻重构了AlphaFold 2，并渐渐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，这也一度让他们局促标的是否存在失实。于是在这个阶段他们取舍一种轮流方式——
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开脱试错的空间：允许短期的性能下跌，只求箝制尝试多样新意见。
直到某一天古迹发生，它俄顷变得相配之好。
那天早上，团队其中一个成员上班开放电脑，俄顷发现 AlphaFold 2 在某一组卵白质上发达稀疏地好，瞻望的结构精度达到了1.5 埃，纯粹至极于一个原子的宽度。
但她的第一反映不是感奋，而是局促，因为收尾好到让她战胜我方犯了失实，于是接下来几天她和团队成员一说念试图找出失实原因。
收尾事实上，这里莫得失实——换言之，新系统凯旋了。
于是他们参加了CASP 14 竞赛，并鸠合元气心灵攻克了一个名为 ORF8 的 SARS-CoV-2 冠状病毒卵白。
其收尾让东说念主战抖，准确性等分从原先的 60+/100，升迁至 92.4/100，而此前其它秩序还停留在 40 分傍边。
至此，这个困扰学界 50 余年的要紧挑战——卵白质折叠问题终于得到了措置有计算。
而在取得插手之后，DeepMind 更是将 AlphaFold 的代码全部开源，并向全全国免费发布了 2 亿个卵白质的结构瞻望数据。
AlphaFold 的出现，标识着生厌世学限度慎重向 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责任的：
绝不夸张地说，AlphaFold 在结构生厌世学限度激发了翻新，并为联想前所未见的卵白质开辟了全新的可能性。
但在此之前，John Jumper 接纳采访时曾暖和地暗示，我方的获奖概率只好10%，他更多的是期待能有越来越多科学家诳骗 AlphaFold 收尾医学和生物学的插手。
而当今，他对我方将来的筹商是：
当作年青的诺奖得主，这让我感到担忧。接下来我将尝试作念一些深刻商议的小事情，而关于第二次冲击诺贝尔奖，我觉得那是个陷坑。
参考贯串：
[ 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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