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药物引起的肝损伤 (DILI) 是药物退出市场的常见原因。早期评估 DILI 风险是药物开发的重要组成部分，但由于导致肝损伤的因素复杂，在临床试验之前进行评估非常困难。人工智能 (AI) 方法，尤其是基于机器学习的方法，包括从随机森林到深度学习等较新的技术，它们提供了可以分析化合物并仅根据其结构准确预测其某些特性的工具。本文回顾了现有的预测 DILI 的 AI 方法，并详细阐述了由于数据可用性有限而带来的挑战。未来的发展方向将重点讨论丰富的数据模式，例如 3D 球体，以及带有 DILI 风险标签的药物数量的缓慢但稳定的增长。
人工智能在药物性肝损伤 (DILI) 预测中的应用前景
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