В исследовании представлен новый метод SpecRNA-QA, предназначенный для оценки качества трехмерных моделей структур РНК. Основная проблема существующих подходов заключается в их ориентации на локальную геометрию, что мешает обнаружению глобальных топологических ошибок, когда локальные элементы (например, спирали) верны, но общая укладка доменов нарушена. Авторы предложили использовать мультимасштабные спектральные признаки, извлеченные из графового Лапласиана сетей контактов между нуклеотидами. Метод анализирует распределение собственных значений, следы теплового ядра и спектральную энтропию на четырех различных дистанционных масштабах. В ходе кросс-валидации на данных CASP16 (42 мишени, 7368 моделей) SpecRNA-QA показал медианный коэффициент корреляции Спирмена rho = 0,69, что значительно превосходит базовые геометрические методы (rho = 0,47). Для крупных молекул РНК (более 200 нуклеотидов) метод продемонстрировал превосходство над статистическим потенциалом DFIRE (rho = 0,72 против 0,52). Важной особенностью является возможность использования обучения без учителя (training-free heuristic) на основе всего трех спектральных статистик, что позволяет оценивать качество без необходимости в размеченных данных.