IntFold: Управляемая базовая модель для общего и специализированного предсказания биомолекулярных структур
IntFold: A Controllable Foundation Model for General and Specialized Biomolecular Structure Prediction
July 2, 2025
Авторы: The IntFold Team, Leon Qiao, Wayne Bai, He Yan, Gary Liu, Nova Xi, Xiang Zhang
cs.AI
Аннотация
Мы представляем IntFold — управляемую базовую модель для прогнозирования как общих, так и специализированных биомолекулярных структур. IntFold демонстрирует точность прогнозирования, сопоставимую с современной моделью AlphaFold3, при этом используя улучшенный кастомный механизм внимания. Помимо стандартного прогнозирования структур, IntFold может быть адаптирована для предсказания аллостерических состояний, ограниченных структур и аффинности связывания с помощью отдельных адаптеров. Кроме того, мы представляем новый модуль оценки достоверности для определения качества докинга, что обеспечивает более детализированную оценку для сложных целей, таких как комплексы антиген-антитело. Наконец, мы делимся инсайтами, полученными в процессе обучения этой вычислительно интенсивной модели.
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.