Специалистами ФГБУ «ЦСП» ФМБА России разработан способ определения in silico аффинности низкомолекулярного лиганда к белку с помощью нейросетевой архитектуры модели аффинности. Новая модель сочетает передовые подходы обработки естественного языка и не требует сложной трехмерной визуализации структур. Получен патент на изобретение № 2858205 от 13 марта 2026 г.

В современном драг-дизайне ключевым фактором успеха становится не только точность прогнозов, но и простота интеграции инструментов в исследовательский процесс. Чем меньше требований предъявляется к входным данным и чем прозрачнее архитектура решения, тем быстрее оно может быть внедрено в реальные научные и практические задачи.

Именно по этому пути пошли специалисты ФГБУ «ЦСП» ФМБА России, разработавшие способ определения in silico аффинности низкомолекулярного лиганда к белку с помощью оригинальной нейросетевой архитектуры модели аффинности.

Разработанная нейросетевая архитектура отличается лаконичностью и высокой производительностью. Она сочетает несколько известных подходов для численного представления белка и лиганда – ESM (для кодирования аминокислотных последовательностей белков) и Chemformer (для обработки химических формул). Путем применения ID-свертки модель приводит эмбеддинги белка и лиганда к одинаковой размерности, обеспечивая корректное сравнение и точный расчет.

Ключевые достоинства архитектуры:

• Для предсказания аффинности необходимы только первичная аминокислотная последовательность белка и строковое представление лиганда в формате SMILES. В отличие от многих существующих решений, модель не требует трехмерной визуализации структуры белка и не привязана к определенному формату файлов.
• Нейросеть может быть обучена на различных датасетах, что позволяет фокусироваться на широком спектре узких задач и адаптировать инструмент под конкретные исследовательские потребности.

Представленный способ определения in silico аффинности низкомолекулярного лиганда к белку с помощью нейросетевой архитектуры модели аффинности может использоваться в области драг-дизайна низкомолекулярных органических соединений. Прогнозирование аффинности лиганда к белку применяется в практической и теоретической биологии, медицине, химии и фармацевтике для скрининга активных соединений – быстрого отбора перспективных молекул из больших библиотек, а также для оценки нецелевых эффектов – расчета возможных побочных взаимодействий разрабатываемых биологически активных лигандов на ранних этапах.