В статье рассматривается проблема оценки достоверности предсказанных структур биомолекулярных комплексов с использованием современных ИИ-моделей AlphaFold 3 и Boltz-2. Авторы указывают на ограничения существующего метрического показателя ipTM (interface predicted Template Modeling score), который вычисляется на основе матрицы предсказанных выровненных ошибок (PAE) и не учитывает направленность взаимодействия между разными типами молекул. Для решения этой проблемы предлагается новый метод ipSAE (interaction predicted Score from Aligned Errors), который вводит явные правила для выбора компонентов, задающих систему координат, оцениваемых токенов и параметра масштабирования d0. Методология предполагает выравнивание по более сложной молекуле (например, белку) и оценку более простой (лиганда или иона) с фиксированным параметром d0=2 Ангстрема. В бенчмарке на 102 комплексах «белок-лиганд» новый подход показал значительно более широкий диапазон оценок достоверности по сравнению с нативным ipTM. На независимом наборе из 82 комплексов пороговые значения ipSAE 0.5 для AlphaFold 3 и 0.8 для Boltz-2 обеспечили сбалансированную точность классификации правильных размещений лигандов на уровне 0.938 и 0.862 соответственно (при пороге RMSD 5 Ангстрем). Результаты также подтверждены на комплексах белок-ДНК и предварительных тестах белок-РНК. Исследование устанавливает универсальную рамку для интерпретации уверенности предсказаний в различных классах биомолекулярных взаимодействий и предоставляет открытый код реализации на GitHub.