试验感知模型提升药物-靶点亲和力预测

Gupta, N. 等作者在 bioRxiv 发布预印本，开发了 ACL-DTI 和 MAMMAL-AsAP 两种试验感知（assay-aware）模型，用于预测药物-靶点结合亲和力。在五个三元组不相交随机划分上，这两种模型的表现达到或优于试验无关基线；其中 MAMMAL-AsAP 取得最高 R²，为 0.7198±0.0085。 在掩蔽实验中，ACL-DTI 对不完整的试验描述较为稳健：分别掩蔽靶点名称、试验技术或两者时，其 R² 降幅在受评模型中最小，分别为 0.0228±0.0064、0.0406±0.0113 和 0.0620±0.0190。 上述结果来自预印本，尚未经过同行评审。

AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。