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【科技前沿】Nat Commun丨伯晓晨/何松/昝鹏团队提出药靶相互作用预测AI新范式

中国生物物理学会 2025-09-09 17:00

文章摘要

背景：药物靶标相互作用预测对新药研发至关重要，但传统实验方法成本高、周期长，现有AI模型缺乏置信度评估能力。研究目的：针对深度学习模型无法提供预测置信度的瓶颈问题，提出基于证据深度学习的药靶相互作用预测新范式EviDTI，通过量化不确定性提升预测可靠性。结论：EviDTI在多个基准数据集表现优异，准确率超90%，实验验证证实其能有效识别高亲和力相互作用，显著加速药物开发进程并降低研发风险。

【科技前沿】Nat Commun丨伯晓晨/何松/昝鹏团队提出药靶相互作用预测AI新范式

查看文献： Evidential deep learning-based drug-target interaction prediction
查看期刊：Nature Communications

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