结合主动学习与几何深度学习, 在数据稀缺的药物发现中推进化学反应预测

摘要

针对药物发现中的数据稀缺情形，研究人员将主动学习与几何深度学习相结合，用于预测化学反应的结果和位点选择性。该策略利用有限数据开展预测，并指导实验，以加速药物发现并拓展可及化学空间。相关论文于2026年10月9日在 Nature Computational Science 在线发表，DOI 为 10.1038/s43588-026-01063-0。来源未提供数据集、模型架构、性能基准或实验验证等进一步细节。