Descriptor-Aware Meta-Ensemble Learning Reveals Cross-Target Pharmacophore Recognition Patterns Across CNS-Related Therapeutic Targets
Cette étude introduit un cadre d'apprentissage de méta-ensemble sensible aux descripteurs qui intègre de multiples algorithmes d'apprentissage automatique et des descripteurs hétérogènes afin de parvenir à une reconnaissance de pharmacophores robuste et interprétable pour des cibles thérapeutiques liées au SNC, identifiant et validant finalement de nouveaux inhibiteurs par criblage virtuel et des simulations de dynamique moléculaire approfondies.