Explainable AI for end-to-end pathogen target discovery and molecular design
O artigo apresenta o APEX, um framework de IA explicável que integra embeddings evolutivos e redes neurais para realizar a descoberta de alvos patogênicos em escala proteômica e o design guiado de moléculas inibidoras, oferecendo um pipeline versátil para priorizar alvos e gerar novos candidatos a fármacos antimicrobianos.