В исследовании представлен инновационный метод поиска селективных ингибиторов PDE4B, которые могут обеспечить противовоспалительный эффект при лечении ХОБЛ, минимизируя побочные эффекты, связанные с изоформой PDE4D. Авторы использовали интегрированный пайплайн, включающий интерпретируемое машинное обучение (Random Forest с анализом SHAP), виртуальный скрининг базы данных природных соединений LOTUS и молекулярную динамику. Классификатор, обученный на данных ChEMBL, показал высокую точность (AUC-ROC = 0.955) и позволил отобрать 119 698 потенциально активных соединений. После многоступенчатого фильтрации (Lipinski, PAINS, QED) и иерархического докинга были выявлены четыре лид-соединения с энергией связывания от -9.123 до -12.080 ккал/моль, что превосходит показатели эталонного препарата рофлумиласта (-7.658 ккал/моль). Лучший кандидат, LTS0048837, продемонстрировал стабильную структуру комплекса в ходе 100-наносекундной симуляции молекулярной динамики и показал более высокую селективность к PDE4B по сравнению с PDE4D. Данная работа закладывает основу для создания новых лекарственных средств на базе природных соединений с помощью ИИ-методов.