Исследователи представили Cyclome — комплексную вычислительную платформу для анализа циклических пептидов, которые являются перспективными каркасами для создания новых лекарственных препаратов. В ходе работы авторы объединили разрозненные данные в единый структурированный ресурс Cyclome930, увеличив объем аннотированных пептидов в 3,4 раза (с 276 до 930 соединений). Методология включает разработку уникального алгоритма выравнивания последовательностей, учитывающего вращательную симметрию и топологию узлов, а также проведение полноатомного молекулярно-динамического моделирования методом репликационного обмена (REMD) в диапазоне температур от 298 K до 400 K. На основе полученных данных была обучена модель машинного обучения STop2Melt, которая предсказывает температуру плавления пептидов, используя циклические эмбеддинги (ESMc) и векторы смещения для учета топологии. Кроме того, была разработана модель CritiCL для оценки способности пептидов связывать критически важные минералы. Данная работа создает фундаментальную базу для направленного дизайна стабильных циклических пептидов и их применения в биомедицине и промышленной биорекуперации.