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预印本：毒性预测工具难泛化到新化学结构

2 篇报道2 个报道来源10 天前更新

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AI 综述

Weiss等作者在bioRxiv发布预印本，用569个已上市药物（带黑框警告或被撤市者标为毒性）评测35种毒性预测读出，涵盖基于指纹的QSAR、微调基础编码器和毒性专用工具。结果显示，没有任何学习表征优于普通指纹，毒性专用工具中仅一种高于随机，且无一能匹敌仅凭批准年份的预测器；药物性肝损伤（DILI）专用工具在该面板上均未可靠超过随机。 作者据此认为，瓶颈在于以分子结构作为输入本身的局限，进展或需纳入暴露与代谢信息。该结论来自预印本，尚未经同行评审。

AI 根据报道生成 · 9 天前更新

最新进展10月30日 08:00
bioRxiv预印本：毒性预测工具无法泛化到新化学结构

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月1日
  1. 下一分子
    AI制药日报｜2026-11-01：毒性预测工具无法泛化到新化学结构

    bioRxiv预印本在569个已上市药物上评测35种毒性预测读出，发现没有任何学习表征优于普通指纹，毒性专用工具中仅一种高于随机，且无一能匹敌仅凭批准年份的预测器。作者认为瓶颈在于分子结构作为输入本身的局限，进展或需纳入暴露与代谢信息。

10月30日
  1. bioRxiv · Pharmacology & Toxicology精选
    bioRxiv预印本：毒性预测工具无法泛化到新化学结构

    bioRxiv预印本在569个已上市药物（带黑框警告或被撤市者标为毒性）上评测35种毒性预测读出，涵盖基于指纹的QSAR、微调基础编码器和毒性专用工具。没有任何学习表征优于普通指纹，毒性专用工具中仅一种高于随机，且无一能匹敌仅凭批准年份的预测器；药物性肝损伤（DILI）专用工具在该面板上均未可靠超过随机。作者据此认为瓶颈在于分子结构作为输入本身的局限，进展或需纳入暴露与代谢信息。

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