Исследователи представили eSIG-Net (edgetic mutation Sequence-based Interaction Grammar Network) — инновационную последовательностную «языковую модель взаимодействий», предназначенную для прогнозирования того, как одиночные мутации изменяют белковые взаимодействия. В основе метода лежит комбинация различных эмбеддингов белковых последовательностей и специализированный модуль кодирования мутаций, учитывающий синтаксические и эволюционные аспекты. Использование контрастивного обучения позволяет модели эффективно оценивать изменения в профилях взаимодействий, вызванных мутациями. Результаты тестов показали, что eSIG-Net значительно превосходит существующие современные методы, как основанные на последовательностях, так и на структурах белков. Модель способна с высокой степенью уверенности выявлять причинно-следственные варианты мутаций и объяснять их функциональную роль в биологическом контексте. Важным преимуществом является то, что eSIG-Net работает исключительно на основе информации о последовательностях, демонстрируя высокую обобщающую способность без необходимости в сложных структурных данных.