В исследовании представлен IDBSpred — новый метод на основе последовательностей для предсказания сайтов связывания внутренне неупорядоченных белков (IDP) на структурированных белках-партнерах на уровне отдельных аминокислотных остатков. Методология включает использование эмбеддингов последовательностей, полученных с помощью мощной языковой модели белка ESM-2, в качестве входных данных для классификатора на базе многослойного перцептрона (MLP). Для обучения и тестирования использовалась база данных DIBS, содержащая более 700 нередундантных комплексов IDP-белок. Исследование выявило, что сайты связывания обогащены ароматическими остатками (Trp, Tyr, Phe) и полярными заряженными аминокислотами, при этом наблюдается дефицит Ala и малых конформационно ограниченных остатков. Разработанный классификатор показал высокую эффективность с показателем ROC AUC 0.87 и средней точностью (average precision) 0.61. Результаты структурных исследований подтвердили, что предсказанные сайты в значительной степени соответствуют экспериментально определенным интерфейсам связывания. Данный инструмент предоставляет практическую основу для изучения интерфейсов, опосредованных IDP, и идентификации потенциальных терапевтических мишеней (hotspots).