该研究开发了一种机器学习框架，整合了药物分子和蛋白结合位点特征，高精度预测激酶抑制剂。模型使用1,048种药物分子描述符和419种激酶的序列比对信息，显著提升了预测准确率，达到93.6%。该框架兼顾可解释性和可扩展性，为药物发现提供新思路。发表于 2025年06月02日

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