Мета. Мембранні органелні комплекси надзвичайно складні для сприйняття та просторового вивчення, що призводить до надто спрощених уявлень про їхню структуру та функцію. Сучасні бази даних містять вичерпну інформацію про молекулярну структуру; Метою цієї роботи було розробити та валідувати універсальний алгоритм для перетворення біоінформатичних даних у фізично точні 3D-моделі, придатні для друку СЛА, використовуючи ланцюг транспорту мітохондріальних електронів як кейс-дослідження. Методи. Першим кроком було отримати необхідні структури у форматі.pdb з баз даних PDB і PubChem, а потім оптимізувати ліпідні та малі молекулярні конформації в Avogadro2, використовуючи силове поле MMFF94. На другому етапі молекулярні структури були адаптовані для друку СЛА в середовищі ChimeraX. Третій етап включав просторове моделювання в Blender: побудову мембранної топології з фізіологічною кривизною (~17 нм радіус) та процедурним ліпідним розташуванням. Післяобробка надрукованих деталей включала промивання в ізопропіловому спирті, видалення опор і остаточну УФ-полімеризацію. Результати. Застосування запропонованого алгоритму дозволило успішно моделювати, а також друкувати фрагмент мітохондріальної кристи, що містить комплекси ETC та димер синтази ATP. Застосування У процедурному моделюванні Blender ліпіди розподілялися по топології підготовленої мембрани у пропорціях, близьких до фізіологічних рівнів (42:42:16 для фосфатидилхоліну, фосфатидилетанаміну та кардіоліпіну відповідно). Крім того, для візуалізації хімічних градієнтів (pH) та відмінностей у басейнах ATP/ADP без перевантаження геометрії У основній моделі використовували літофан, у якому змінна інтенсивність світла залежно від товщини полімеру призводить до створення зображення. Висновки. Розроблений алгоритм передачі даних (PDB/OPM → Avogadro2 → ChimeraX → Blender → СЛА друкарня) є універсальним і ефективним інструментом для швидкого фізичного прототипування складних біомолекулярних систем. Запропонована методологія дозволяє адаптувати модель до можливостей технологій 3D-друку при збереженні наукової точності (стехіометрія, позиціонування та конформація). Цей алгоритм можна безпосередньо застосовувати для моделювання, а також для друку інших багатокомпонентних біологічних об'єктів, таких як вірусні оболонки, хлоропластні тілакоїди або бактеріальні мембрани, значно розширюючи інструментарій структурної біології.