تمثيل التباين التكويني للتفاعلات بين البروتينات والجزيئات الصغيرة يُعد أمرًا مهمًا لفهم الأنظمة الطبيعية وتقييم الأنظمة المصممة، لكنه ما زال يمثل تحديًا كبيرًا لا يزال غير محلول. استنتجنا أنه بينما تكون الوصفات على مستوى الحمض الأميني فعالة جدًا في توقع البنية الجديدة من الصفر، فإن استخدام وصف كامل على مستوى الذرات عند دراسة التباين في التفاعلات مع الجزيئات الصغيرة في الحالة المطوية قد يوفر مزايا في السرعة والعمومية. وقد طوّرنا شبكة عصبية رسمية تُسمى PLACER (Resolver لتكوينات الذرات البروتين-المركب الصغير)، تم تدريبها على استعادة المواقع الذرية الصحيحة من هيكل جزئيًا مُتضرر مستمد من قاعدة بيانات كامبريدج للهياكل (Cambridge Structural Database) وقاعدة بيانات البروتينات (Protein Data Bank)، حيث تمثل العقد في الرسم البياني الذرات الموجودة في النظام. تُنتج PLACER بدقة هياكل لجزيئات عضوية صغيرة متنوعة، وذلك عند توفر معرفة بتركيبها الذري وروابطها، كما تُبنى هياكل للجزيئات الصغيرة وسلسلة الجذور الجانبية للبروتين ضمن سياق البروتين الأكبر، وذلك لاستخدامها في عملية ربط البروتين بالمركب الصغير. وبما أن PLACER سريعة وعشوائية، يمكن إنشاء مجموعات من التنبؤات بسهولة لرسم التباين التكويني. وفي جهود تصميم الإنزيمات التي نُعرضها هنا وفي أماكن أخرى، لاحظنا أن استخدام PLACER لتقييم دقة وتنظيم المواقع النشطة المصممة يؤدي إلى معدلات نجاح أعلى وأداءً أعلى؛ وقد تم تحقيق إنزيم مُعدّ للتفاعل العكسي للألدولايز مُنظم مسبقًا بقيمة ( k_{\text{cat}}/K_M ) تبلغ 11000 م(^{-1}) دقيق(^{-1})، وهي قيمة أعلى بكثير من أي تصميم سابق باستخدام تقنيات ما قبل التعلم العميق لهذا التفاعل. نتوقع أن تكون PLACER أداة مفيدة على نطاق واسع في إنشاء مجموعات تكوينية سريعة للجزيئات الصغيرة وأنظمة الجزيئات الصغيرة-البروتين، وكذلك في تصميم إنزيمات ذات نشاط أعلى ومُنظمة مسبقًا.