• Proteinschnittstellen mit ungeordneten Proteinregionen sind in den Trainingsdaten für Strukturvorhersagemodelle unterrepräsentiert.
• Beim Benchmarking von Strukturvorhersagemodellen sollten verschiedene Arten der Proteinbindung berücksichtigt werden.
• AlphaFold-Multimer ist unterschiedlich leistungsfähig bei der Vorhersage von Protein-Grenzflächen mit rein geordneten und mit ungeordneten Proteinbereichen.
• Bei der experimentellen Validierung von vorhergesagten Schnittstellen fehlt es an Erkenntnissen darüber, wie sich Unordnung auf die Validierungswahrscheinlichkeit auswirkt.

Das strukturelle Verständnis von Protein-Protein-Wechselwirkungen ist eine Schlüsselkomponente in vielen Bereichen der angewandten molekularbiologischen Forschung. AlphaFold-Multimer (AF-MM) hat einen Durchbruch bei der Vorhersage der Struktur von Protein-Protein-Schnittstellen gebracht. Die verfügbaren Trainingsdaten für dieses Modell und die daraus resultierenden Benchmarking- und Validierungsbemühungen zeigen jedoch eine Voreingenommenheit gegenüber Interaktionen zwischen stärker geordneten Regionen von Proteinen. Im Folgenden werden einige der Erfolge und Grenzen von AF-MM hervorgehoben und verfügbare Methoden und zukünftige Richtungen diskutiert, um eine ausgewogene Vorhersage aller Schnittstellentypen zu ermöglichen.