로제타폴드(RoseTTAFold)는 2021년 워싱턴대학교 데이비드 베이커·백민경 등 연구진이 공개한 심층학습 기반 단백질 구조 예측 모델임. 아미노산 서열, 잔기 간 거리·관계, 3차원 좌표의 세 종류 정보를 상호 교환하는 ‘3트랙’ 신경망을 이용해 단백질 구조와 복합체 상호작용을 예측함. 학계에 코드와 모델이 공개되면서 단백질 구조 예측 연구의 접근성을 높인 사례임. 관련 연구는 2023년 RFdiffusion을 통해 단백질 구조를 단순히 예측하는 작업에서 원하는 기능의 단백질 구조를 새로 설계하는 방향으로 발전했으며, 2024년 RoseTTAFold All-Atom은 핵산·소분자·금속 등이 포함된 복합 분자 모델링까지 확장함. 2025년 공개된 RFdiffusion2는 원자 수준의 반응 중심 구조를 바탕으로 새로운 효소를 설계하는 방법을 제시함. 원래의 RoseTTAFold, 이를 바탕으로 발전한 설계 모델, 베이커의 2024년 노벨 화학상 수상은 관련되지만 동일한 성과로 혼동하지 않아야 함.