В исследовании представлен инновационный фреймворк 'proteome velocity', предназначенный для реконструкции непрерывных траекторий изменений протеома на основе перекрестных или разреженных данных протеомики. Авторы используют метод потокового сопоставления (flow matching), где нейронная сеть обучается вычислять поля скоростей в пространстве протеома, позволяя определить скорость и направление изменения концентрации белков при развитии заболеваний. В ходе экспериментов на моделях сепсиса у мышей модель успешно разрешила специфичные для тканей и патогенов траектории, выявив воспалительные белки с уникальными паттернами временной активации. При анализе плазменного протеома пациентов с COVID-19 полученные траектории позволили разделить пациентов на группы с различными программами скоростей, коррелирующими с тяжестью течения болезни. Данная методология позволяет трансформировать статические данные в интерпретируемые динамические модели молекулярного прогрессирования. Это открывает новые возможности для персонализированной медицины и ранней диагностики через понимание динамики биомаркеров.