Ученые НИУ ВШЭ представили ИИ-систему GSMFormer-PPI, которая предсказывает взаимодействие белков друг с другом. Она рассматриваются три типа данных в каждой предполагаемой паре: аминокислотную последовательность, трехмерную структуру и свойства молекулярной поверхности. Для этого используются белковая языковая модель, графовая нейросеть и алгоритм для учета свойств поверхности белка. Числовые представления поступают в разработанный трансформерный модуль — нейросеть, которая анализирует разные типы данных.

GSMFormer-PPI протестировали на датасете с белковыми взаимодействиями PINDER. Точность разработки составила 95,7%, что выше, чем у графовых моделей GCN и GAT. Как ожидают ученые, в перспективе такие системы будут помогать быстрее отбирать пары белков при изучении механизмов болезней и поиске мишеней для лекарств.

В Университете ИТМО осенью 2025 года представили ИИ-систему поиска молекул для создания антибиотиков. Алгоритм ищет вещества, которые обладают активностью против двух белков одновременно.