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Tox21
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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。
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研究发现小型人工智能模型在药物发现预测中表现优于大型模型
一篇新论文挑战了在药物发现中大型人工智能模型总是更优越的假设。研究人员发现,在分子性质和活性预测任务上,经典的机器学习模型和图神经网络的性能常常优于更大、更通用的模型。虽然大型模型可能在零样本推理等领域提供优势,但其预测优势并非普遍适用,并且在很大程度上取决于特定的任务匹配度。