В исследовании, опубликованном в Nature Machine Intelligence, представлена инновационная мультимодальная графовая нейронная сеть (GNN), предназначенная для высокоточного поиска мишеней раковой иммунотерапии. Разработанная модель способна эффективно различать уже одобренные терапевтические мишени и перспективные новые кандидаты, анализируя сложные биологические взаимосвязи. Ключевой особенностью работы является использование клинически релевантной платформы на основе эксплантов опухолей, полученных непосредственно от пациентов, для экспериментальной валидации предсказанных кандидатов. Такой подход позволяет преодолеть разрыв между теоретическим моделированием и реальной биологией опухоли. Методология объединяет возможности глубокого обучения с высокоточным биологическим тестированием, что значительно повышает вероятность успеха при разработке новых препаратов. Результаты исследования открывают новые горизонты в персонализированной онкологии, позволяя ускорить процесс поиска таргетных терапий с высокой доказательной базой.