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AI 联合科学家工作流针对 EGFR 抑制剂耐药性
研究人员开发了一个 AI 联合科学家工作流，用于发现新的 EGFR 抑制剂，特别是针对导致现有疗法耐药性的 C797S 突变。该过程包括使用 ChEMBL 和 UniProt 来识别生物靶点和生物活性数据，然后使用 RDKit 进行分子标准化和特征计算。在此数据上训练随机森林模型以预测抑制剂效力，并使用 SHAP 进行特征解释。最后，工作流通过 BRICS 重组分子片段进入生成设计，以创建新的候选药物，然后根据 PubChem 进行评…
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OncoTraj 基准发布，用于肺癌药物耐药性预测
研究人员推出了 OncoTraj，这是一个新的公共基准数据集，旨在推进 EGFR 突变非小细胞肺癌药物耐药性的预测。该数据集包含来自 813 名接受奥希替尼治疗的患者的纵向轨迹，这些数据已从三个临床基因组来源进行整合。OncoTraj 包含三个明确的模型评估任务：预测 12 个月时的进展、估计进展时间以及耐药机制分类。使用包括 transformer 在内的各种基线模型的初步评估表明，当前单时间点快照特征限制了预测准确性，这表明未来的…