Wir stellen IntFold vor, ein steuerbares Grundmodell für die Vorhersage sowohl allgemeiner als auch spezialisierter Biomolekülstrukturen. IntFold zeigt eine Vorhersagegenauigkeit, die mit dem aktuellen Stand der Technik, dem AlphaFold3, vergleichbar ist, während es einen überlegenen, angepassten Aufmerksamkeitskern (attention kernel) nutzt. Neben der Standardstrukturaufklärung kann IntFold durch den Einsatz individueller Adapter auf die Vorhersage von Allosteriezuständen, eingeschränkten Strukturen und Bindungsaffinität angepasst werden. Des Weiteren führen wir einen neuen Konfidenz-Head ein, um die Docking-Qualität abzuschätzen, was eine differenziertere Bewertung für anspruchsvolle Ziele wie Antikörper-Antigen-Komplexe ermöglicht. Schließlich teilen wir Erkenntnisse aus dem Trainingsprozess dieses rechenaufwändigen Modells mit.