Исследователи представили MAXWELL (Matrix-wise Landscape Learning) — новый метод пост-обучения для калибровки вероятностных выходов языковых моделей белков с целью прогнозирования влияния мутаций на стабильность белков. Метод позволяет генерировать мутационные ландшафты, количественно оценивающие эффекты отдельных аминокислотных замен на стабильность белка, что критически важно для белковой инженерии и разработки терапевтических препаратов. При применении к модели ProteinMPNN MAXWELL продемонстрировал результаты уровня state-of-the-art, превзойдя ThermoMPNN и другие представительные методы на курированном бенчмарке экспериментально измеренных изменений стабильности. Экспериментальная валидация включала дизайн десяти точечных мутаций в дегалогеназе DhaA, из которых семь (70%) увеличили термическую стабильность белка. Наибольшее улучшение показала мутация G171W с измеренным значением ΔT 4.91°C. Эти результаты подтверждают MAXWELL как практическую стратегию для дизайна стабилизирующих мутаций с потенциальным применением в разработке ферментных терапевтических препаратов и биотехнологии.