在《麻省理工科技评论》的深度访谈中，谷歌DeepMind诺奖得主John Jumper揭示了AlphaFold超越传统蛋白质结构预测的突破性应用。这位2017年刚获得理论化学博士学位的科学家，如今正引领团队探索AlphaFold在药物设计、酶工程等领域的“超范围应用”，并尝试将其预测能力与大型语言模型结合，以解锁更复杂的生物分子相互作用机制。Jumper指出，科研社区已自发将AlphaFold用于病毒突变预测、人工蛋白设计等前沿领域，这种“创造性使用”远超团队最初预期。随着多模态AI技术的融合，AlphaFold有望与LLMs协同解决从基因序列到功能实现的完整生物学难题，为精准医疗和合成生物学开辟新路径。目前该工具已推动超过190万篇论文引用，成为结构生物学领域的基础性平台。