NovaAtom-Lite de Geodesic Intelligence prédit 79,07 % des interfaces anticorps–antigène de FoldBench, devant AlphaFold 3
Le modèle de structure tout-atome de la start-up du professeur de l'UCLA Quanquan Gu utilise la même date limite de septembre 2021 qu'AlphaFold 3 ; résultats annoncés par l'entreprise, non vérifiés de façon indépendante.
Pourquoi c’est important
Prédire où les anticorps se lient à leur cible et comment les petites molécules se logent dans les protéines est un goulet d'étranglement de la conception de médicaments, et AlphaFold 3 sert de référence. Geodesic affirme que NovaAtom-Lite bat AlphaFold 3 et IsoDDE sur ces tâches d'interface avec la même date limite de données qu'AlphaFold 3, les structures de test étant postérieures. Il fait suite à une préversion de septembre et au rôle de Gu à la tête de la découverte de médicaments par IA chez ByteDance. À suivre : des évaluations indépendantes et les modèles NovaAtom plus grands en cours d'entraînement.
Faits clés
- 79,07 % des 172 interfaces anticorps–antigène de FoldBench (DockQ ≥ 0,23)
- AlphaFold 3 : 47,90 % sur 167 interfaces, selon Geodesic
- Date limite 30 sept. 2021, comme AlphaFold 3
- Prédit protéines, ADN, ARN et ligands en une fois
- Préversion publiée en septembre 2026
- Le fondateur Quanquan Gu est professeur associé à l'UCLA