우리는 일반적인 생물분자 구조 예측뿐만 아니라 전문적인 생물분자 구조 예측을 위한 제어 가능한 기초 모델인 IntFold를 소개합니다. IntFold는 최신의 AlphaFold3와 비교할 수 있는 예측 정확성을 보여주면서도, 우수한 맞춤형 주의 커널(attention kernel)을 활용합니다. 표준 구조 예측을 넘어서, IntFold는 개별 어댑터를 사용하여 알로스테릭 상태, 제약 구조, 그리고 결합 친화력을 예측하는 데 적응할 수 있습니다. 또한, 우리는 항체-항원 복합체와 같은 도전적인 대상에 대해 더 세밀한 평가를 제공하는 도킹 품질 추정을 위한 새로운 신뢰성 헤드(confidence head)를 소개합니다. 마지막으로, 이 계산적으로 집약적인 모델의 학습 과정에서 얻은 통찰력을 공유합니다.