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cytochrome P450
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新基础模型通过准确的ADMET预测加速药物发现
研究人员开发了MEGA-CL,一种旨在预测小分子吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)特性的新型基础模型。该图神经网络框架利用对比学习和外部注意力机制来有效建模分子结构和关系。MEGA-CL在多个基准数据集和下游ADMET任务中表现出卓越的性能,在外部验证中显示出强大的泛化能力,并实现了临床相关的预测准确性。
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药物基因组学数据通过GNNs提升药物-药物相互作用预测能力
研究人员开发了一种方法,通过整合药物基因组学数据,利用图神经网络(GNNs)来增强药物-药物相互作用(DDI)的预测。该方法将分子结构信息与药物代谢途径(特别是细胞色素P450酶)的详细信息相结合。研究发现,这种知识图谱增强显著提高了DDI分类的准确性,尤其是在CYP2C9介导的相互作用方面,但未能克服预测全新药物相互作用的固有局限性。