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JMC：华东理工大学唐赟教授团队报道综合成药性预测模型研究进展

yaohua365 2026-01-23 08:49

文章摘要

背景：新药研发过程中，药物相似性评估对候选化合物的筛选至关重要，传统方法如经验法则和加权函数存在阈值刚性、安全性考虑不足等局限性。研究目的：华东理工大学唐赟教授团队旨在开发一种统一、可解释的成药性预测模型，整合ADMET性质、理化性质和可合成性，以提供更全面的评估。结论：团队提出的CLaSP模型基于三元组对比学习的变分自编码框架，在多个基准数据集上优于现有方法，能生成可解释的评分和优化建议，并在Wee1抑制剂案例中验证了其应用潜力，为早期药物筛选和优化提供了量化参考。

JMC：华东理工大学唐赟教授团队报道综合成药性预测模型研究进展

查看文献： CLaSP: A Contrastive Learning-Guided Latent Scoring Platform for Comprehensive Drug-Likeness Evaluation
查看期刊：Journal of Medicinal Chemistry

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