TorchCraft：反转全原子结构预测器实现统一结合体设计
原文标题：TorchCraft: Unified binder design by inverting an all-atom structure predictor
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研究提出TorchCraft，通过冻结的全原子结构预测器优化序列logits，统一支持微型结合体、VHH、环肽与配体结合蛋白设计。基于AlphaFold 3预训练权重，生成的微型结合体与VHH在四个靶点上经实验验证具有结合能力，无需事后序列重设计。该框架将预测器反转扩展到多种结合体形式与分子场景。
- 问题
- 全原子结构预测器的先验难以直接用于多种结合体设计。
- 方法
- TorchCraft 在冻结的 AlphaFold 3 上优化序列 logits，融合置信度、接触、几何与序列先验目标。
- 结果
- 生成的微型结合体与 VHH 在四个靶点上经实验验证有结合能力，无需事后序列重设计；环肽与配体口袋设计有计算验证。
- 影响
- 为复用全原子结构先验提供统一设计框架，覆盖多种结合体形式。
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TorchCraft冻结AlphaFold 3权重反演序列，四靶点微型结合体与VHH实验验证有结合。
- •基于AlphaFold 3预训练权重，冻结全原子预测器，仅优化序列logits
- •统一支持微型结合体、VHH、环肽、配体结合蛋白四类设计
- •微型结合体与VHH在四个靶点上均获实验测得的结合能力
- •无需事后序列重设计，省去传统流程的二次优化环节
- •环肽与配体口袋设计仅完成计算基准，未提实验验证
为什么重要：把结构预测器的先验直接复用为设计引擎，若可泛化，将压缩结合体设计从预测到验证的流程成本。
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