AlphaFold resolvió un problema en el que los biólogos llevaban cincuenta años trabajando: predecir cómo se pliega una cadena de aminoácidos en una proteína tridimensional. La forma determina la función, así que conocer la estructura ayuda a los investigadores a entender enfermedades, diseñar fármacos y modificar enzimas. Antes de AlphaFold, determinar una estructura exigía experimentos caros, como la cristalografía de rayos X, que podían llevar meses o años. AlphaFold predice muchas estructuras con una precisión que a menudo se acerca a los resultados experimentales.
La base de datos AlphaFold Protein Structure Database, gestionada junto con el Instituto Europeo de Bioinformática, ofrece estructuras predichas para un número enorme de proteínas, gratis para investigadores de todo el mundo. Las versiones posteriores predicen cómo interactúan las proteínas con otras moléculas, como ADN, ARN y compuestos pequeños similares a fármacos. El trabajo valió a sus creadores un Premio Nobel de Química, y el código y los modelos se han puesto a disposición para uso en investigación.
AlphaFold es gratuito para investigación a través de la base de datos y del código abierto, con algunos límites para el uso comercial de los modelos más recientes. Las predicciones son modelos, no experimentos, y la confianza varía a lo largo de una proteína, sobre todo en las regiones flexibles o desordenadas. Entre las herramientas relacionadas están RoseTTAFold, ESMFold, Boltz y el trabajo de descubrimiento de fármacos de Isomorphic Labs. AlphaFold es una herramienta fundamental para la biología estructural y aparece en muchas plataformas científicas.