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新AI框架增强了可信的蛋白质-配体结合亲和力预测

研究人员开发了RELIABLE-BA，一个用于预测蛋白质-配体结合亲和力的新颖框架，该框架增强了计算药物发现的可靠性。这种证据方法将对接引擎建模为使用正态-逆伽马分布的专家，并根据分子上下文调整其不确定性。通过融合这些专家，并关注个体不确定性和引擎间分歧，RELIABLE-BA在实现具有竞争力的预测准确性的同时，显著提高了不确定性校准。这使得能够可靠地过滤高置信度配对，将预测误差降低高达25%，并为AI指导的药物发现提供了原则性的途径。