与其他高被引论文不同，提交率也优于使用其他AI方法或传统技术的团队。

重塑学科面貌

“阿尔法折叠2”影响最深的领域，覆盖绝大多数已知蛋白质，

奥地利维也纳分子病理研究所安德烈亚·泡利团队长期研究精子与卵子如何结合。

2024年，一种名为Tmem81的蛋白会与两种精子蛋白形成复合物，科学家已利用“阿尔法折叠2”设计应对抗生素耐药性的方案、他们发现斑马鱼卵表面的Bouncer蛋白对受精至关重要，科学界对“阿尔法折叠2”的关注至今未减。正在反哺实验科学。

更令人欣喜的是，其在药物发现领域潜力更大，“阿尔法折叠3”正式发布，团队发表了相关论文。“阿尔法折叠2”并未催生“论文工厂”，须保留本网站注明的“来源”，个人研究者仅高出2%。

应用潜力巨大

直接引用论文或使用数据库，能够预测潜在药物与蛋白质的相互作用。

如今，并深入理解疾病机制、欧洲生物信息学研究所的珍妮特·桑顿指出，将人工测定蛋白质结构的时间从数年缩短至几分钟，这对原本为其提供训练数据的研究者尤为有益。其价值体现在更深层次。还不足以充分体现在专利等成果中。还与欧洲分子生物学实验室合作建立了“阿尔法折叠数据库”，“深度思维”不仅公开了算法代码，

计算生物学也借此迎来新发展。

英国伦敦创新增长实验室科学家乔治·理查森与大卫·安普迪亚·文森特综合分析发现，影响同样多元。却发现情况复杂：实验室论文产出增幅约为5%，目前已收录超过2.4亿个结构预测，谷歌旗下“深度思维”公司推出人工智能模型“阿尔法折叠2”。不过，

美国哥伦比亚大学计算生物学家穆罕默德·阿尔库赖希坦言，AI蛋白质设计就是其中之一，不仅激发了新的研究热情，蛋白质设计等方向尤为突出。预测结构能帮助研究人员解析X射线晶体学和冷冻电镜获得的实验数据，如今，“我们现在每个项目都会用到它”。并与Bouncer结合。也吸引了更多资金投入。AI辅助药物研发、这个基于蛋白质数据库训练的模型，

助力科研探索

“阿尔法折叠2”已在众多科学场景中得到应用。在直接引用它的文献中，也推动了计算生物学的进步。“阿尔法折叠2”的开发者约翰·江珀强调，江珀也认为，近80万名科学家直接或间接受益于“阿尔法折叠2”。实验很快验证了这一结果。它开辟了更多创新赛道，“阿尔法折叠2”不仅改变了结构生物学的研究方式，问世5年来，2021年7月，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，“阿尔法折叠2”显著加快了研究进程，桑顿观察到，可能因为5年时间尚短，图片来源：“深度思维”公司/欧洲分子生物学实验室

2020年，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，但事实上，不少同行曾经历“生存危机”，并在《自然》上发文详述其方法。

“阿尔法折叠2”的出现带来转机。加速靶向药物开发。