JACS Au | 蛋白-蛋白相互作用的空间注意力等变网络模型

本文针对蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）模型排序问题，提出了一种名为SAKE-PP的空间注意力等变图神经网络。背景方面，尽管AlphaFold3等深度学习方法能生成大量PPI候选模型，但其置信度评分并非直接针对界面精度，常导致假阳性构象被优先选择，而传统的iRMSD指标又依赖已知天然结构。研究目的在于开发一种无参考的评分函数，直接预测iRMSD并准确排序大规模诱饵集合。结论表明，SAKE-PP在176个复合物测试集上，Top-1模型iRMSD较AF3提升13.75%，DockQ提升12.5%，并在零样本抗体-抗原测试中展现了优异的泛化能力，将相关系数提升约0.4。该方法可作为即插即用的评分函数，加速基于结构的PPI药物筛选与分子动力学优化，未来可扩展至更大分子组装体。