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

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。
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