机器学习模型预测剂量反应实验成功率

2026年10月29日，arXiv发布论文（v2），介绍一种基于32,971个化合物-实验对数据的机器学习模型。该模型利用随机森林算法，基于初级筛选数据预测11点剂量反应实验的可量化效价成功率。 在时间测试中，模型AUROC达到0.939±0.002，并泛化至未知化学骨架。在8个时间测试中，模型仅筛选55.7%的化合物对，却保留了90%的可报告效价，有效提升了化合物优先级排序效率。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。