Исследование посвящено использованию генеративного искусственного интеллекта для разработки новых пептидов, имитирующих действие белка BMP-2, который критически важен для регенерации хряща, но имеет риски безопасности в полноразмерном виде. В ходе работы было проведено сравнительное тестирование четырех различных архитектур ИИ-инструментов: RFdiffusion, BindCraft, PepMLM и RFpeptides. Авторы сгенерировали 192 потенциальных кандидата и 98 отрицательных контролей, оценивая их с помощью AlphaFold 3, физического скоринга PyRosetta и FoldX, а также анализа соответствия кристаллографическому интерфейсу. Лучшим результатом показал себя 15-аминокислотный пептид, разработанный инструментом PepMLM (pepmlm_L15_0026), продемонстрировавший высокую энергию связывания (FoldX DeltaG = -19.4 ккал/моль) и наилучшее воспроизведение контактов с мишенью. Статистический анализ подтвердил, что разработанные кандидаты значительно превосходят контрольные группы по показателям ipTM (p = 0.002). Полученные данные создают воспроизводимую вычислительную платформу для дизайна пептидов, направленных на лечение заболеваний хрящевой ткани, и выделяют конкретные молекулы для последующих лабораторных испытаний.