该研究开发了一种机器学习框架，整合药物和蛋白质特征，高精度预测激酶抑制剂，并提供可解释性。模型使用1,048种药物特征和85个结合位点残基的1,700维蛋白质表示，对131种人类激酶进行训练，独立数据集上达到93.6%的准确率。该框架通过结合蛋白质的进化保守性和局部生化环境，显著提高了泛化能力，发表于 2025年06月02日

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