В интернете доступен исходный код системы машинного обучения AlphaFold 3, предназначенной для предсказания трёхмерной структуры белков и моделирования взаимодействия белков с другими типами молекул. Связанный с AlphaFold 3 инструментарий написан на Python и C++, и распространяется под лицензией CC BY-NC-SA 4.0. Обученные модели предоставляются на основе пользовательского соглашения. Отдельно запущен сервер, позволяющий экспериментировать с AlphaFold 3 в онлайн-режиме. Со всеми инструментами можно ознакомиться по ссылке.
Модель, которая обучена на данных с описанием структур всех известных белков и аминокислотных последовательностей, решает проблему фолдинга белка и позволяет прогнозировать трёхмерную структуру новых белков с точностью, как минимум не уступающей лабораторному анализу, а при оценке взаимодействия белков с другими типами молекул значительно превосходящей существующие методы прогнозирования. В отличие от AlphaFold 2 новая версия не ограничивается белками, состоящими из одной полипептидной цепи, и может применяться для предсказания белковых комплексов с ДНК и РНК, а также моделирования модифицированных вариантов этих молекул.
На вход AlphaFold передаётся список молекул, а на выходе формируется совместная 3D-структура, определяющая наиболее вероятное взаимодействие указанных молекул. С практической стороны AlphaFold 3 может использоваться для разработки лекарств и методов лечения, а также создания новых белков. Например, при помощи AlphaFold спроектирован белок, способный прикрепляться к определённым раковым клеткам, что может использоваться в противораковой терапии нового поколения. AlphaFold также активно используется при изучении взаимодействия антител с белками для понимания иммунного ответа человека и создания новых антител.