Descriptor-Aware Meta-Ensemble Learning Reveals Cross-Target Pharmacophore Recognition Patterns Across CNS-Related Therapeutic Targets
본 연구는 다수의 머신러닝 알고리즘과 이질적인 디스크립터를 통합하여 중추신경계(CNS) 관련 치료 표적에 대한 강건하고 해석 가능한 교차 표적 파코포어 인식을 달성하며, 궁극적으로 가상 스크리닝과 광범한 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 새로운 억제제를 식별하고 검증하는 디스크립터 인식 메타-앙상블 학습 프레임워크를 소개한다.