Исследователи представили ProMaya — инновационную иерархическую многомасштабную архитектуру на базе Graph-transformer, предназначенную для идентификации белок-белковых взаимодействий (PPI). В отличие от существующих методов, ProMaya интегрирует комплексные данные: 3D-атомную геометрию, распределение электронной плотности, структуру и неупорядоченность остатков, а также сигнатуры поверхностной плотности массы и эмбеддинги из больших языковых моделей белков. В ходе масштабного тестирования на данных девяти различных видов и 47 ГБ экспериментально подтвержденных данных, система продемонстрировала среднюю точность выше 95%. Это на 12% превосходит показатели современных аналогов (SOTA). Особая значимость работы заключается в высокой интерпретируемости модели, которая использует атомную и языковую информацию для повышения точности поиска взаимодействий в любых биологических видах. Разработка ProMaya позволяет значительно сократить расходы на дорогостоящие лабораторные эксперименты за счет высокоточного компьютерного моделирования. Система доступна бесплатно для научного сообщества.