Истражувачи од EPFL развија нов пристап со вештачка интелигенција што не прикажува само „снимка“ од протеин, туку и неговото движење. Системот, наречен LD-FPG, генерира целосни структурни ансамбли на протеини со сите атоми, вклучувајќи ги и суптилните промени на страничните синџири што се клучни за нивните биолошки функции.
Ова е важно затоа што многу лекови и антитела дејствуваат така што се врзуваат за мембрански протеини, а нивната ефикасност зависи не само од формата, туку и од начинот на кој протеините се движат и преминуваат меѓу различни состојби. Досегашни системи, вклучувајќи ги и најпознатите модели за предвидување протеински структури, најчесто даваа статични модели, без целосно да ја опфатат динамиката.
Новата рамка користи граф-невронска мрежа за да ја претвори сложената атомска структура во поедноставена латентна претстава. Потоа моделот учи како се менуваат формите на протеинот и може да генерира нови структури што подоцна се реконструираат во високорезолуциски модели со сите атоми и движења.
Во демонстрацијата, тимот успеал да создаде веродостојни динамички модели на допаминскиот D2 рецептор во активна и неактивна состојба. Резултатите, објавени во Proceedings of NeurIPS 2025, би можеле да го забрзаат виртуелниот скрининг и развојот на лекови, особено за сложени цели како GPCR рецепторите.
