Nat Commun丨伯晓晨/何松/陆江/白卉团队提出化合物多条件急性毒性评价AI新范式
BioArt
2025-07-19 17:00
文章摘要
背景：化学品的大规模生产和应用对人类健康和生态环境构成威胁，传统的急性毒性评价方法成本高、耗时长且存在伦理问题。研究目的：针对多物种毒性终点复杂性、数据不均衡性等问题，研究团队提出了基于伴随相关学习的AI模型ToxACoL，旨在提升人类目标毒性终点的预测精度并减少对动物试验数据的依赖。结论：ToxACoL在人类急性毒性终点上的预测性能显著提升，同时减少了训练数据需求，并通过可解释性分析展示了在高毒性化学子结构预警和跨物种毒性强度外推方面的应用潜力。
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