Исследователи разработали CLEAR-Lactyl — курированный эталонный набор данных человеческого лактилирования лизина, включающий 16 604 положительных сайта модификации. На его основе создан AttentionKla — фреймворк глубокого обучения, использующий предобученную языковую модель белков, дообученную с помощью технологии LoRA (Low-Rank Adaptation). Метод значительно превосходит существующие инструменты предсказания сайтов лактилирования, что подтверждено комплексными абляционными исследованиями. Практическая полезность подхода экспериментально валидирована в клеточных анализах: система способна предсказывать новые сайты лактилирования и осуществлять направленную модуляцию уровней модификации через последовательность. Лактилирование лизина — динамическая посттрансляционная модификация, влияющая на функцию белков и связанная с разнообразными физиологическими и патологическими процессами, включая воспалительные заболевания и онкологию. Результаты предоставляют исследователям мощную платформу для изучения регуляторного ландшафта лактилирования и генерирования проверяемых гипотез о связанных механизмах. Фреймворк является расширяемым и может быть адаптирован для точной модуляции других посттрансляционных модификаций белков.