Кулинарная книга для белков экспресс
Огромная кулинарная книга: каждый рецепт — белок, а готовое блюдо — его работа в клетке. Чтобы приготовить сложное угощение, часто нужно смешать несколько ингредиентов и дать им «схватиться» в нужной форме. До сих пор повара-учёные могли лишь догадываться, как именно свёрнутся чужие рецепты. Новая программа OpenDDE действует как опытный шеф-повар: она не просто читает рецепт, а сразу видит, как белки «сворачиваются» вместе (совместное сворачивание) и как это влияет на их работу.
Главное новшество в том, что OpenDDE — не просто инструмент для предсказания формы. Это фундамент, на котором можно строить систему для создания новых лекарств: от компьютерного «придумывания» молекул до оценки их эффективности. Авторы нашли два направления для улучшения таких моделей — через увеличение данных и вычислительной мощности. Это как найти секретный ингредиент и более мощную плиту, которые вместе делают блюда всё вкуснее. Теперь любой исследователь в мире может скачать этот «кулинарный движок» и начать готовить собственные лекарства. Так общая книга рецептов, с которой всё началось, превращается в живую кухню, где каждый повар добавляет своё.
Оригинальная аннотация
как её написали авторы, на английском arXiv:2607.03787
Accurately modeling biomolecular interactions is a central bottleneck in biology and therapeutic discovery. Here, we introduce Open Drug Discovery Engine (OpenDDE), an open-source, all-atom biomolecular foundation model that uses co-folding as the entry point to a scalable AI-driven drug discovery engine. Rather than treating structure prediction as an isolated endpoint, OpenDDE is designed as a shared structural reasoning layer for modeling sequence-structure-function relationships across biomolecular complexes, enabling complex structure prediction today while providing a foundation for de novo design, affinity estimation, structure-conditioned optimization, and more. OpenDDE integrates advances in all-atom architecture, atomic latent reasoning, inference optimization, and large-scale data processing to achieve IsoDDE-level co-folding accuracy within a reproducible and openly accessible framework. We also identify two scaling-law directions for co-folding models, revealing practical routes for continued improvement through data, model, inference, and training scaling. By releasing training code, inference pipelines, checkpoints, and benchmarks, OpenDDE aims to democratize access to frontier biomolecular intelligence, accelerate global collaboration, and lay an open foundation for next-generation drug discovery systems that can move from predicting molecular structures toward designing, scoring, and optimizing therapeutic candidates for human health.
Белки в нашем организме сворачиваются в сложные трёхмерные структуры всего за доли секунды, но их неправильная укладка может привести к болезням, например, к болезни Альцгеймера.
В фильме «Я — легенда» учёный в одиночку ищет лекарство от вируса; OpenDDE приближает мир, где такие поиски станут делом глобальной сети исследователей.