毒性预测工具在已上市药物上难敌简单基线
- 研究评估了多种毒性预测方法，从指纹QSAR、基础模型编码器到毒性专用工具；测试对象是依据黑框警告或撤市记录标注毒性的已上市药物。
- 学习得到的分子表示没有胜过普通指纹，包括肝损伤工具在内的多数专用工具成绩接近随机，甚至不如完全不含化学信息的批准年份基线。
- 这是尚未经同行评审的预印本，作者认为还需引入暴露和代谢信息。
💡 要点 基于摘要的观点
如果一个完全不含化学信息的批准年份基线都能赢过肝损伤模型，说明标签多半编码了年代和监管历史，与其先怪模型，不如先怀疑数据划分。话说回来，DILI工具在已上市药物上接近随机，也意味着不宜拿它们当筛选闸门。大模型编码器相比指纹毫无增益，这一点在投入GPU预算之前值得记住。不过研究没有做前瞻性验证。
Toxicity Prediction Tools Do Not Generalize to Novel Chemistry ↗