Исследователи разработали CPPLocPred — иерархическую платформу машинного обучения для предсказания клеточно-проникающих пептидов (CPP) и их субклеточной локализации, что критически важно для целевой доставки терапевтических грузов в клетки. На первом этапе ML-модели для идентификации CPP достигли AUC 0,953 и MCC 0,7842 на независимом тестовом наборе, демонстрируя производительность на уровне или выше существующих методов. На втором этапе модель предсказания локализации обучалась на экспериментально валидированных CPP: 663 цитоплазматических, 287 ядерных, 57 митохондриальных, 186 эндо-лизосомальных и 328 других. Анализ выявил, что митохондриальные и ядерные CPP богаты положительно заряженными аргинином и лизином, тогда как эндо-лизосомальные предпочитают глицин-, пролин- и цистеин-содержащие мотивы. Лучшую производительность показали модели на основе CatBoost с использованием Distance Distribution of Residues (DDR) и эмбеддингов языковых моделей белков: AUC составил 0,814 (цитоплазма), 0,775 (ядро), 0,970 (митохондрии), 0,782 (эндо-лизосомы) и 0,798 (остальные). Платформа доступна онлайн и предоставляет практический инструмент для рационального дизайна пептидов с заданной локализацией для терапевтических применений.