В данной научной работе представлена новая методология прогнозирования аффинности взаимодействия лекарственных соединений с биологическими мишенями (DTA), которая учитывает пространственную организацию молекул (стереохимию). Авторы указывают на критический недостаток существующих моделей, которые полагаются только на связность атомов и игнорируют хиральность, что приводит к ошибкам при анализе энантиомеров — молекул с идентичным составом, но разной трехмерной структурой. Предложенный фреймворк использует графовую нейронную сеть с передачей сообщений по направленным связям (directed-bond message passing GNN) для захвата конфигураций энантиомеров, в сочетании с эмбеддингами белковых последовательностей. Экспериментальная проверка на наборе данных Davis подтвердила улучшение точности прогнозирования аффинности. Особую значимость представляет кейс-стади на специально подготовленном наборе данных энантиомеров: модель успешно разделила их показатели аффинности в соответствии с экспериментально наблюдаемой биологической активностью. Это делает метод перспективным инструментом для более точного и химически достоверного дизайна лекарств в рамках компьютерного моделирования (in silico).