bioRxiv｜拜耳团队：基于表型指导的生成式AI在新药发现中的大规模实验验证

背景：生成式人工智能在药物发现领域应用日益广泛，但缺乏大规模实验验证。研究目的：验证基于细胞着色表型数据训练的条件生成对抗网络(cGAN)生成具有预期生物活性化合物的有效性。结论：实验证明88%的生成化合物具有细胞形态活性，37%能影响靶点相关通路，其中针对TP53的化合物67%表现出通路调节能力，表明表型指导的生成式AI可有效产生新颖活性化合物。