Nat Mach Intell｜军事医学科学院伯晓晨等：AI在预测特定化学毒性中的应用

军事医学科学院伯晓晨等人在《Nat Mach Intell》发表的研究探讨了变分图编码器在预测分子毒性中的应用。研究团队开发了名为NYAN的框架，该框架结合了变分图自编码器，能够生成低维潜在变量作为分子表示，显著提升了计算机辅助药物设计中的分子性质预测性能。研究结果显示，NYAN在毒性预测方面表现优异，尤其是在多任务学习策略下，进一步提高了急性毒性估计的准确性。此外，研究还探讨了潜在表征与不同下游模型的结合，发现深度森林等集合学习方法能进一步提升预测性能。未来研究方向可能包括优化变分图编码器的结构，引入更多分子信息如三维结构和多模态数据，以增强表征学习能力。