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药物诱导的肝损伤（DILI）是由药物引起的严重不良反应，可能导致急性肝衰竭甚至死亡。许多努力集中在减轻与潜在DILI相关的风险上。在其中，定量结构活性关系（QSAR）被证明是早期肝毒性筛查的有价值工具。它的优点不包括对物质物质和快速交付结果的要求。深度学习（DL）最近取得了快速的进步，并已用于开发QSAR模型。本综述讨论了DL在预测DILI中的使用，重点是采用广泛的化学结构数据集及其相应的DILI结果的QSAR模型的开发。我们对各种DL方法进行了全面的评估，与传统机器学习（ML）方法相比，并探讨了DL技术在其可解释性，可伸缩性和概括性方面的优势和局限性。总体而言，我们的综述强调了DL方法的潜力增强DILI预测，并为未来的途径提供了开发预测模型以减轻人类稀有风险的见解。
预测深度学习时代肝毒性的计算模型
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