在后基因组时代，蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的全面解析对于理解细胞功能及疾病分子机制至关重要。近年来，随着AlphaFold等深度学习工具的崛起，基于AI的相互作用组映射技术取得了突破性进展，但这些计算预测结果的实验可靠性始终是学界关注的焦点。

本研究旨在通过严谨的实验评估，对当前主流的AI驱动相互作用组预测模型进行基准测试。研究团队通过大规模的生化实验，验证了计算模型在预测蛋白质复合物结构及相互作用界面方面的表现。结果表明，AI模型在处理已知结构同源蛋白时具有极高的预测精度，但在面对孤儿蛋白或具有高度动态构象的复合物时，预测准确率仍存在显著波动。

研究指出，AI模型的预测性能不仅受限于训练数据集的覆盖范围，还受到蛋白质序列演化保守性及物理化学约束条件的共同影响。通过对比分析，研究人员发现，将AI预测与高通量实验手段（如亲和纯化质谱技术）相结合，能够显著降低假阳性率，从而构建出更具生物学意义的相互作用网络。

此外，该工作强调了模型可解释性在生物医学应用中的重要性。未来的研究方向应聚焦于整合多组学数据，以提升AI在复杂细胞环境及突变诱导的相互作用改变中的预测能力。这一评估框架不仅为计算生物学家提供了优化算法的路径，也为实验生物学家筛选潜在药物靶点提供了强有力的工具支持。

Journal Reference: Experimental assessment of AI-based interactome mapping. Nature Communications.