Исследователи разработали MassGAT — инновационный метод на основе графовых нейронных сетей для комплексной обработки данных жидкостной хроматографии с высокоразрешающей масс-спектрометрией (LC-HRMS). Ключевая инновация заключается в объединении двух задач — детекции пиков и их аннотации — в единый процесс обучения, что преодолевает ограничение существующих пайплайнов, обрабатывающих эти этапы независимо. Метод представляет сигналы, предположительно происходящие от одной молекулы, в виде графа и использует Graph Attention Network (GAT) для одновременного определения валидности пиков и связей между ионными видами одного соединения. Тестирование на реальных наборах данных продемонстрировало превосходство MassGAT над текущими подходами по точности как детекции, так и аннотации метаболитов. Решение особенно значимо для метаболомики, поиска биомаркеров и системной биологии, где критична полная и надёжная характеризация метаболитов в сложных биологических образцах. Инструмент распространяется как открытый Python-модуль на GitHub (odisce/MassGAT), обеспечивая доступность для исследовательского сообщества.