Geodesic IntelligenceのNovaAtom-Lite、FoldBenchの抗体–抗原界面で79.07%を正しく予測しAlphaFold 3を上回る

UCLAのQuanquan Gu教授が創業した企業の全原子構造モデルで、学習データの締め切りはAlphaFold 3と同じ2021年9月。結果は企業発表で独立検証はまだ。
なぜ重要か
抗体が標的のどこに結合し、低分子がタンパク質のポケットにどう収まるかの予測は創薬設計のボトルネックで、AlphaFold 3が基準となってきた。GeodesicはNovaAtom-LiteがこれらのタスクでAlphaFold 3とIsoDDEを上回ると主張し、学習データの締め切りもAlphaFold 3と同じため評価構造はそれ以降のものだ。9月のプレビュー版に続くもので、Gu氏はByteDanceでAI創薬を率いていた。独立した評価と、学習中とされる大型NovaAtomモデルが焦点だ。
要点
- FoldBenchの抗体–抗原界面172件の79.07%を正解(DockQ ≥ 0.23)
- Geodesicによれば、AlphaFold 3は167件で47.90%
- 学習データ締め切りは2021年9月30日でAlphaFold 3と同じ
- タンパク質、DNA、RNA、リガンドを一括予測
- プレビュー版は2026年9月公開
- 創業者Quanquan Gu氏はUCLA准教授