Geodesic Intelligence的NovaAtom-Lite在FoldBench抗体–抗原界面预测中达79.07%，超过AlphaFold 3
该全原子结构模型来自UCLA教授顾全全创办的公司，训练数据截止与AlphaFold 3同为2021年9月；基准结果由公司公布，尚未经独立核验。
为何重要
预测抗体与靶点的结合位置以及小分子如何嵌入蛋白口袋，是药物设计的瓶颈，AlphaFold 3一直是参照模型。Geodesic称，NovaAtom-Lite在这些界面任务上超过AlphaFold 3和IsoDDE，且训练数据截止时间与AlphaFold 3相同，测试结构均晚于训练数据。此前该公司在9月发布过预览版，顾全全曾在字节跳动负责AI药物发现。值得关注独立基准测试，以及公司称正在训练的更大NovaAtom模型。
要点
- FoldBench 172个抗体–抗原界面中预测正确79.07%（DockQ ≥ 0.23）
- 据Geodesic，AlphaFold 3在167个界面上为47.90%
- 训练数据截至2021年9月30日，与AlphaFold 3相同
- 一次预测蛋白质、DNA、RNA和配体
- 预览版于2026年9月发布
- 创始人顾全全为UCLA副教授