Исследование посвящено критическому анализу точности современных предикторов патогенности миссенс-вариантов (таких как AlphaMissense), которые часто ошибочно интерпретируют онкогенные мутации. Авторы протестировали 49 инструментов на базе 768 генов из Cancer Gene Census, используя данные из CIViC, COSMIC и ClinVar. Результаты показали, что 86% инструментов (42 из 49) систематически занижают значимость вариантов gain-of-function (GOF) по сравнению с опухолевыми супрессорами. Это связано с тем, что драйверные мутации часто локализуются в зонах с низкой консервативностью и высокой доступностью растворителю, что не учитывается текущими моделями. В работе предложен метод OncoCal — ансамбль моделей, который повышает показатель AUROC с 0.87 до 0.93 и успешно идентифицирует такие драйверы, как JAK2 V617F. Исследователи предоставляют открытую карту калибровки для каждого гена, что позволяет адаптировать существующие ИИ-инструменты для точной клинической интерпретации соматических мутаций в онкологии.