В исследовании представлена инновационная модель DMVHP-IBS, предназначенная для высокоточного прогнозирования взаимодействий между белками вирусов и белками хозяина, а также определения конкретных сайтов их связывания. Методология базируется на динамической интеграции мультимодальных признаков, что позволяет учитывать сложные структурные и функциональные аспекты биомолекул. В отличие от существующих методов, данная модель использует динамический подход к анализу признаков, что значительно повышает точность предсказания в условиях вариативности биологических данных. Ключевым результатом работы является способность системы не только предсказывать факт взаимодействия, но и локализовать участки связывания, что критически важно для разработки таргетных противовирусных препаратов. Практическая значимость исследования заключается в ускорении процесса идентификации потенциальных мишеней для терапии вирусных инфекций, сокращая время на ранних этапах разработки лекарств. Использование ИИ в данном контексте позволяет автоматизировать сложнейшие биоинформатические задачи с высокой степенью достоверности.