В статье представлен ContrasTED — новый метод классификации белковых доменов по гомологии, основанный на контрастивном обучении с центроидами, контролируемом классификацией CATH. Метод проецирует структурно-зависимые эмбеддинги в метрическое пространство доменов, что позволяет назначать суперсемейства по ближайшему центроиду. На бенчмарке S20 с фильтрацией по последовательностям (n = 1 028) точность назначения суперсемейств достигла 92,9% для 1-NN и 91,4% для ближайшего центроида, превзойдя поиск по последовательностям, профильные HMM, Foldseek и классификатор на эмбеддингах. Обученное латентное пространство разделяет суперсемейства, сохраняя структурную информацию при идентичности последовательностей ниже 20%, при этом наибольший выигрыш наблюдается для слабо представленных суперсемейств. ContrasTED сгенерировал 4,67 миллиона новых кандидатных назначений для 3 796 суперсемейств в Энциклопедии доменов (TED), расширяя аннотационное покрытие по сравнению с предыдущими структурными методами. Метод решает проблему масштабируемости классификации гомологии в условиях быстро растущих структурных баз данных, обеспечивая высокую точность и вычислительную эффективность.