AlphaFold s’est attaqué à un problème sur lequel les biologistes ont travaillé cinquante ans : prédire comment une chaîne d’acides aminés se replie en une protéine tridimensionnelle. La forme détermine la fonction, donc connaître la structure aide à comprendre des maladies, concevoir des médicaments et ingénierer des enzymes. Avant AlphaFold, déterminer une structure demandait des expériences coûteuses, comme la cristallographie aux rayons X, qui pouvaient prendre des mois ou des années. AlphaFold prédit beaucoup de structures avec une justesse souvent proche des résultats expérimentaux.
La base AlphaFold Protein Structure Database, tenue avec l’European Bioinformatics Institute, offre des structures prédites pour un très grand nombre de protéines, gratuitement pour les chercheurs du monde entier. Des versions plus tardives prédisent comment les protéines interagissent avec d’autres molécules, comme l’ADN, l’ARN et de petits composés de type médicament. Le travail a valu à ses créateurs un prix Nobel de chimie, et le code et les modèles ont été mis à disposition pour la recherche.
AlphaFold est gratuit pour la recherche via la base et le code ouvert, avec quelques limites sur l’usage commercial des modèles les plus récents. Les prédictions sont des modèles, pas des expériences, et la confiance varie le long d’une protéine, surtout dans les régions flexibles ou désordonnées. Des outils proches incluent RoseTTAFold, ESMFold, Boltz, et le travail de découverte de médicaments d’Isomorphic Labs. AlphaFold est un outil de fond pour la biologie structurale, et il apparaît dans beaucoup de plateformes scientifiques.