IsoDDE (Isomorphic Drug Design Engine)

Predicción de estructuras proteína-ligando: logra más del doble de precisión que AlphaFold 3 y una tasa de éxito del 50 % en combinaciones nuevas con similitud de datos de solo 0-20 % (AF3: 23,3 %), modelando cambios complejos como induced fit y la apertura de cryptic pockets.
Modelado de interfaces anticuerpo-antígeno: en 334 pares proteicos de baja similitud alcanza DockQ >0,8 en el 39 % (2,3 veces AF3 y 19,8 veces Boltz-2). Modela el bucle CDR-H3 con 70 % de precisión (RMSD ≤2 Å), apuntando al diseño de anticuerpos de novo.
Predicción de afinidad de unión: rendimiento líder entre métodos deep learning en FEP+ 4, OpenFE y CASP16. Iguala o supera FEP+ sin estructuras experimentales (r=0,85 frente a 0,78), reduciendo tiempo y coste a una fracción.
Identificación de nuevos bolsillos: busca en segundos bolsillos de unión a ligandos usando solo la secuencia de aminoácidos y predice tanto bolsillos conocidos como sitios alostéricos ocultos nuevos, con precisión cercana a métodos experimentales.
Diseño multimodal: genera candidatos de moléculas pequeñas, anticuerpos, péptidos y molecular glues, confirmado en la colaboración con J&J.

⚡ Instalación

4-1. Inicio rápido

# IsoDDE no es software público.
# No se puede instalar ni ejecutar externamente; es un sistema interno de Isomorphic Labs.

4-2. Acceso

La única vía de acceso actual es una alianza farmacéutica con Isomorphic Labs: Novartis (contrato inicial 2024-01, ampliado 2025-02), Eli Lilly (2024-01), Johnson & Johnson (colaboración multimodal y multidosis firmada 2026-01-20) y sus propias canalizaciones internas. No se ofrece API ni descarga para investigadores o empresas independientes. El informe técnico público describe benchmarks y metodología, pero la arquitectura, los datos de entrenamiento y los pesos son confidenciales.

🧬 Casos de uso en biociencias

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Descubrimiento de candidatos para dianas difíciles

Predecir estructuras de unión fiables incluso en dianas fuera de distribución donde fallan modelos existentes. En el tramo de similitud 0-20 % de Runs N' Poses supera dos veces a AF3, permitiendo identificar hits y optimizar leads rápidamente sin simulación física.

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Aceleración del diseño de anticuerpos terapéuticos

Modelar con precisión el bucle CDR-H3 (70 % con RMSD ≤2 Å) y cribar propiedades de unión antes de cristalografía de rayos X o cryo-EM, reduciendo ciclos de laboratorio y tiempo hasta el candidato clínico.

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Nuevas dianas basadas en bolsillos ocultos

Explorar bolsillos de unión a partir de la secuencia en proteínas consideradas undruggable. Sustituir meses de fragment soaking experimental por segundos, acelerando el filtrado inicial de estrategias de expansión de dianas.

FAQ

¿Qué es IsoDDE (Isomorphic Drug Design Engine)?

Predicción de estructuras proteína-ligando: logra más del doble de precisión que AlphaFold 3 y una tasa de éxito del 50 % en combinaciones nuevas con similitud de datos de solo 0-20 % (AF3: 23,3 %), modelando cambios complejos como induced fit y la apertura de cryptic pockets. Modelado de interfaces anticuerpo-antígeno: en 334 pares proteicos de baja similitud alcanza DockQ >0,8 en el 39 % (2,3 veces AF3 y 19,8 veces Boltz-2). Modela el bucle CDR-H3 con 70 % de precisión (RMSD ≤2 Å), apuntando al diseño de anticuerpos de novo. Predicción de afinidad de unión: rendimiento líder entre métodos deep learning en FEP+ 4, OpenFE y CASP16. Iguala o supera FEP+ sin estructuras experimentales (r=0,85 frente a 0,78), reduciendo tiempo y coste a una fracción. Identificación de nuevos bolsillos: busca en segundos bolsillos de unión a ligandos usando solo la secuencia de aminoácidos y predice tanto bolsillos conocidos como sitios alostéricos ocultos nuevos, con precisión cercana a métodos experimentales. Diseño multimodal: genera candidatos de moléculas pequeñas, anticuerpos, péptidos y molecular glues, confirmado en la colaboración con J&J.

¿Cuándo debería usar IsoDDE (Isomorphic Drug Design Engine)?

Motor de diseño farmacológico que predice estructuras proteína-ligando con el doble de precisión que AlphaFold 3

¿Cuál es un caso de uso biomédico de IsoDDE (Isomorphic Drug Design Engine)?

Descubrimiento de candidatos para dianas difíciles: Predecir estructuras de unión fiables incluso en dianas fuera de distribución donde fallan modelos existentes. En el tramo de similitud 0-20 % de Runs N' Poses supera dos veces a AF3, permitiendo identificar hits y optimizar leads rápidamente sin simulación física.

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💻 Requisitos del sistema