可解释 AI 预测植物化合物如何跨越肠道屏障

世宗大学与KIST研究人员开发可解释机器学习模型，可依据分子结构预测植物化合物的肠道吸收特性。模型基于83种植物化合物的实验数据构建，表观通透性预测的交叉验证决定系数最高约0.96，外排行为分类的曲线下面积为0.96。SHAP分析可解释影响预测的分子特征，模型有望用于功能食品成分和候选药物的初步筛选。