近70年来，解析蛋白质的空间结构一直是一项极具科学意义的难题。如果基因组是一个“指令官”，那么蛋白质就是基因功能的“执行者”，可以说蛋白质几乎参与人体内所有的生理过程和疾病过程。如果我们能掌握蛋白质的精确结构，就像解析了一把精密的锁的内部结构。对于人类来说，也更容易开发出一把甚至多把能打开这些“锁”的钥匙，而这将会改变我们在分子水平上对自身的认知，治疗现今绝大多数的人类疾病。
DeepMind联合创始人兼首席执行官杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）认为，这是人工智能系统迄今为止对推进科学发展作出的最大贡献。此外，对于一些AlphaFold无法准确预测的蛋白结构，一些科学家也发表了自己的见解。一部分人认为，在人类等真核生物中，相当一部分蛋白质区域本身就是无序的，这或许是为了与其他的蛋白分子相互作用，也可能还有一些我们还不知道的作用。
值得一提的是，在《自然》于上周发表AlphaFold论文的次日，《科学》杂志也公布了另一项蛋白质预测算法——RoseTTAFold。这个算法由华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所和哈佛大学、剑桥大学等机构联合开发。它采用和AlphaFold2不同的深度学习算法，但具有AlphaFold2可媲美的超高准确率，而且速度更快、对计算机处理能力的需求也较少，能在短短的10分钟内计算出一个蛋白的结构。目前，研究人员正在用这一算法研究一些和人类健康直接相关的蛋白质的结构。
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