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已证实医学11月06日 16:10 UTC

Inductive的AI模型在OpenADMET药物相互作用风险盲测中力压270多支队伍夺冠

Inductive logo card with illustrated drug-design, analysis, testing and synthesis steps
Inductive

其Beacon模型预测了750个未公开化合物对四种CYP酶的抑制强度,领先第三名英伟达和第四名Recursion;这是该公司连续第四次在OpenADMET夺冠。

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为何重要

细胞色素P450酶负责代谢大多数小分子药物,抑制这些酶的化合物可能引发危险的药物相互作用,因此尽早识别这一风险有助于化学家规避。OpenADMET等盲测在比赛结束前不公开化合物的实测数据,比公开基准更难被针对性优化。Inductive将此次夺冠归功于其汇集的ADMET数据联盟。尚待观察的是,这类基准领先能否转化为真实药物项目中更少的失败。

要点

  • 在270多名合格参赛者中排名第一
  • 750个化合物;CYP3A4、CYP2D6、CYP2C9和CYP1A2
  • 英伟达第三,Recursion第四
  • 连续第四次获得OpenADMET第一
  • Beacon模型在四次挑战中覆盖19个终点
  • 2026年11月6日在纽约宣布

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