使用机器学习预测肝脏相关的体外终点,以支持早期检测药物诱导的肝损伤

Marina Garcia de Lomana1, Domenico Gadaleta2, Marian Raschke3

  • 1Bayer AG, Pharmaceuticals, 42113 Wuppertal, Germany.

PubMed
概括

使用多任务机器学习模型改进了药物诱导性肝损伤 (DILI) 的预测. 这些模型分析了28个体外肝毒性终点,以预测药物开发早期潜在的DILI风险.