Исследование: мультимодальная ИИ-модель повысила точность прогнозирования токсичности препаратов

Модель была предварительно обучена на 2 млрд образцов из шести открытых биомедицинских наборов данных, включая UniProt, PubChem, ZINC, STRING и CELLxGENE. Архитектура поддерживает задачи классификации, регрессии и генерации, что позволяет использовать ее на разных этапах разработки препаратов – от поиска терапевтических мишеней и прогнозирования токсичности до проектирования антител и оценки связывания препаратов с белками.

Для оценки эффективности исследователи протестировали Mammal на 11 бенчмарках...