В исследовании представлена Promera — инновационная унифицированная генеративная модель, объединяющая полноатомное предсказание структуры с возможностями контролируемого дизайна и эффективной фильтрации биомолекул. Основная проблема существующих инструментов заключается в низкой способности фильтровать спроектированные связывающие агенты (binders), что решает новая архитектура. Методология Promera позволяет генерировать связывающие белки путем предсказания маскированных последовательностей с использованием ограничений по эпитопам, паратопам и шаблонам. Результаты тестирования показали, что метрики уверенности Promera значительно точнее отличают связывающие молекулы от неактивных как для минибелков, так и для нанотел. В тестах на ко-фолдинг модель превзошла популярные open-source решения, такие как OpenFold3-p2 и Boltz-2, в терапевтически значимых категориях. В качестве демонстрации авторы успешно применили метод для таргетирования гликопротеина вируса Ханта (Andes hantavirus) и стабилизации активного состояния бета-2 адренорецепторного GPCR. Исследование также предлагает закон масштабирования (scaling law) для моделей ко-фолдинга, определяя вектор дальнейшего развития отрасли.