IntFold: 일반 및 특수 생체분자 구조 예측을 위한 제어 가능한 기초 모델

초록

우리는 일반적 및 특수 생체분자 구조 예측을 위한 제어 가능한 기초 모델인 IntFold를 소개한다. IntFold는 최첨단 AlphaFold3에 필적하는 예측 정확도를 보이면서도, 더 우수한 맞춤형 어텐션 커널을 활용한다. 표준 구조 예측을 넘어, IntFold는 개별 어댑터를 사용하여 알로스테릭 상태, 제약된 구조, 결합 친화도를 예측하도록 적응될 수 있다. 더 나아가, 우리는 도킹 품질을 추정하기 위한 새로운 신뢰도 헤드를 도입하여 항체-항원 복합체와 같은 도전적인 표적에 대해 더 세밀한 평가를 제공한다. 마지막으로, 이 계산 집약적인 모델의 훈련 과정에서 얻은 통찰을 공유한다.

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: 일반 및 특수 생체분자 구조 예측을 위한 제어 가능한 기초 모델

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

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