Исследование представляет инновационный подход к предсказанию конформаций биомолекул, используя генеративные диффузионные модели, обученные на экспериментальных данных. Авторы предлагают метод «скрученного диффузионного сэмплера» (twisted diffusion sampler) в рамках модели Boltz-2, который позволяет моделировать альтернативные функционально важные состояния молекул без необходимости дополнительного переобучения нейросети. Методология основана на переосмыслении поиска конформаций как процесса сэмплирования из диффузионного распределения, обусловленного произвольным байесовским правдоподобием. В ходе экспериментов ученые успешно воспроизвели растянутые состояния фрагментов ДНК, мышечного белка титина и белка протокадгерина-15, а также открытые состояния ионного канала MscL, что согласуется с экспериментальными данными. Данный подход фактически является диффузионным аналогом управляемой молекулярной динамики. Результаты работы открывают новые возможности для изучения не равновесных и недостаточно представленных в экспериментах состояний макромолекулярных систем, что критически важно для понимания механизмов их работы.