DISPROTBENCH：揭示无序区域蛋白质结构预测模型的功能极限
生物大分子
2026-02-11 v2 机器学习
摘要
无序区域（IDRs）在细胞功能中扮演核心角色，但现有蛋白质结构预测基准评估不足。当前评估主要聚焦于已折叠域，忽略了现实生物环境中的三个根本挑战：蛋白质的结构复杂性、可靠基准truth的稀缺性，以及可能在药物发现、蛋白-蛋白相互作用建模和功能注释等高风险下游任务中传播的预测不确定性。我们提出 DisProtBench，一个以 IDR 为中心的基准，显式纳入预测不确定性以评估蛋白质结构预测模型（PSPMs）。为解决结构复杂性和基准truth 稀缺问题，我们整合了大规模多模态数据集，涵盖疾病相关 IDR、GPCR-配体相互作用以及多聚体蛋白复合物。为评估预测不确定性，我们引入功能不确定性灵敏度（FUS）这一新型预测不确定性分层指标，用于量化在预测不确定性下的下游任务性能。利用该基准，我们对最新 PSPMs 进行系统评估，揭示了清晰且任务相关的失败模式：在 IDR 区域，蛋白-蛋白相互作用预测显著下降，而基于结构的药物发现相对更健壮。这些效应在标准全局准确度指标下几乎不可见，后者在预测不确定性下会高估功能可靠性。我们已在 https://github.com/Susan571/DisProtBench 开源基准及代码。
引用
@article{arxiv.2507.02883,
title = {DISPROTBENCH: Uncovering the Functional Limits of Protein Structure Prediction Models in Intrinsically Disordered Regions},
author = {Xinyue Zeng and Tuo Wang and Adithya Kulkarni and Alexander Lu and Alexandra Ni and Phoebe Xing and Junhan Zhao and Siwei Chen and Dawei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02883},
year = {2026}
}