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摘要目的：这项研究的目的是在硅QSAR-神经网络模型中开发出强大的外部预测性，用于预测药物的血浆蛋白结合。该模型旨在通过减少化学合成和广泛的实验室测试的需求来增强药物发现过程。方法：使用277种药物的数据集来开发QSAR神经网络模型。使用滤波器方法构建模型，以选择55个分子描述符。通过预测平方相关系数Q2和均方根误差（RMSE）评估了验证集的外部精度。结果：开发的QSAR神经网络模型显示出鲁棒性和良好的适用性域。验证集的外部准确性很高，预测平方相关系数Q2为0.966，均方根误差（RMSE）为0.063。相对，该模型的表现优于文献中先前发布的模型。结论：该研究成功地开发了一种高级QSAR神经网络模型，能够预测人类血浆中277种药物的血浆结合。该模型的准确性和鲁棒性使其成为药物发现中的宝贵工具，有可能减少对资源密集型化学合成和实验室测试的需求。
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