Исследование представляет новый метод ABAG-Rank — глубокую нейронную сеть на основе архитектуры DeepSets, предназначенную для эффективного выбора лучших структурных моделей комплексов антитело-антиген из ансамблей, предсказанных AlphaFold. Проблема заключается в том, что AlphaFold3, несмотря на выдающуюся точность предсказания структур белков, часто не может надёжно отличить правильные модели от множества ошибочных предсказаний, особенно для комплексов без сильной коэволюционной информации. Авторы обучили модель на избыточность-редуцированном наборе всех известных комплексов антитело-антиген, используя простые геометрические дескрипторы вместе с оценками уверенности от AlphaFold, что обеспечивает богатую информацию о качестве интерфейса без необходимости интенсивных расчётов на основе физики. Экспериментальные результаты демонстрируют, что ABAG-Rank значительно превосходит внутреннюю систему оценки AF3 и существующие методы ранжирования на основе глубокого обучения. Метод способен обрабатывать ансамбли структурных декоев переменного размера, что делает его применимым к различным настройкам предсказания. Разработанный инструмент имеет открытый исходный код и доступен по адресу GitHub, что способствует его внедрению в научное сообщество. Данная работа имеет практическую значимость для разработки лекарств, понимания иммунных реакций и дизайна вакцин, где точное предсказание структуры комплексов антитело-антиген критически важно.