В работе предложен метод решения задачи фолдинга белка при помощи глубокого обучения с подкреплением. Создана математическая модель физических процессов при сворачивании гидрофобно-гидрофильного (HP-модель) белка. Получены результаты решения оптимизационной задачи, которые показывают как количественно близкие к оптимальному решению способы сворачивания белка, так и качественно обоснованные биохимической и биофизической теорией.

The paper proposes a method for solving the protein folding problem using deep reinforcement learning. A mathematical model of physical processes during the folding of hydrophobic-hydrophilic (HP-model) protein has been created. The results of solving the optimization problem are obtained, which show both quantitatively close to the optimal solution methods of protein folding, and qualitatively justified by biochemical and biophysical theory.