在DeepMind首席执行官Demis Hassabis看来，这将是价值千亿美元的产业。
未来的某一天，AlphaFold或许将摘下药物发现的「圣杯」。
截至目前，全球已经有180 万的科学家使用AlphaFold加速研究，包括开发生物可再生材料，或推进基因研究。
这一刻，对于所有人来说，AlphaFold 3简直就是海啸级的存在。
AlphaFold 2的致命性短板，AlphaFold 3补上了！
2021年发布的AlphaFold 2，对生物学产生的影响已经是革命性的。它以堪比传统实验方法的惊人准确度，根据氨基酸序列预测蛋白质结构。
免费访问的AlphaFold数据库，收录了几乎所有已知蛋白的预测结构，AlphaFold 2的代码也已开源。
然而，在DeepMind 研究团队领头人John Jumper看来，AlphaFold 2却并未达到颠覆性影响。
原因何在？
这是因为，AlphaFold 2在预测蛋白质生态系统时，仍存在许多局限。
而它无法准确预测的这些领域，却对科学家极为重要。
比如对蛋白质的修饰——添加磷酸盐分子后，就可以使细胞对外部信号（如感染）作出反应，并引发一连串行为。另外，与DNA、RNA及其他化学物质的相互作用，对许多蛋白质的功能也至关重要。
