IntFold: 一般的および専門的な生体分子構造予測のための制御可能な基盤モデル

要旨

本論文では、一般的および専門的な生体分子構造予測のための制御可能な基盤モデルであるIntFoldを紹介する。IntFoldは、最先端のAlphaFold3に匹敵する予測精度を示しつつ、優れたカスタマイズされたアテンションカーネルを利用している。標準的な構造予測を超えて、IntFoldは個別のアダプターを使用することで、アロステリック状態、制約付き構造、および結合親和性の予測に適応可能である。さらに、ドッキング品質を推定するための新たな信頼度ヘッドを導入し、抗体-抗原複合体のような難易度の高いターゲットに対するより詳細な評価を提供する。最後に、この計算集約型モデルのトレーニングプロセス中に得られた知見を共有する。

English

We introduce IntFold, a controllable foundation model for both general and specialized biomolecular structure prediction. IntFold demonstrates predictive accuracy comparable to the state-of-the-art AlphaFold3, while utilizing a superior customized attention kernel. Beyond standard structure prediction, IntFold can be adapted to predict allosteric states, constrained structures, and binding affinity through the use of individual adapters. Furthermore, we introduce a novel confidence head to estimate docking quality, offering a more nuanced assessment for challenging targets such as antibody-antigen complexes. Finally, we share insights gained during the training process of this computationally intensive model.

IntFold: 一般的および専門的な生体分子構造予測のための制御可能な基盤モデル

IntFold: A Controllable Foundation Model for General and Specialized Biomolecular Structure Prediction

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