产学研协同推进AI药物安全评价,BSEP抑制预测研究取得新进展

近日，人福医药研究院依托产学研深度融合，在人工智能辅助药物安全性评价领域取得新进展。随着人工智能技术在药物研发领域的快速发展，人福医药研究院积极推进人工智能技术与创新药研发深度融合，持续探索AI在药物筛选、安全性评价和研发决策等环节的应用，推动人工智能研究成果向实际研发场景转化。相关研究与武汉大学合作开展，成果《Machine learning prediction of bile salt export pump inhibition with Boruta feature selection in imbalanced data》正式发表于国际药理学期刊《Frontiers in Pharmacology》。

药物性肝损伤是创新药研发中的重要安全性风险。胆汁盐外排泵（BSEP）位于肝细胞膜上，负责将胆汁酸从肝细胞排入胆汁。部分药物抑制BSEP后，可能导致胆汁酸异常蓄积，增加胆汁淤积性肝损伤风险，因此BSEP抑制已成为药物早期安全评价的重要关注指标。

利用机器学习学习分子结构与BSEP抑制之间的规律，可以在实验检测前对候选化合物进行快速筛查，为研发早期风险识别提供辅助工具。

研究团队整合3个公开来源的BSEP活性数据，经结构标准化和数据清理后划分为训练集和测试集，并将人福医药研发过程中实验测定的80个化合物作为独立外部验证集，用于检验模型在实际研发数据中的预测能力。

针对数据量有限、抑制剂比例较低和分子特征维度较高等问题，研究建立了包含多种分子表征、Boruta特征筛选和类别不平衡处理的机器学习流程，比较kNN、SVM、随机森林和CatBoost等算法，并通过交叉验证、独立测试、外部验证、适用域及模型解释等方法系统评价模型性能。

图1 研究总体流程。公开数据用于模型训练和测试，人福医药内部实验数据作为独立外部验证集，并进一步开展模型性能、适用域及可解释性分析。

本研究建立了一套适用于小样本、类别不平衡药物安全数据的机器学习预测流程，并利用企业内部化合物完成独立外部验证。该方法可用于候选化合物早期风险筛查，为多个项目研发决策提供辅助信息。

该项成果也是人福医药研究院持续深化“产学研”协同和博士后联合培养工作的具体体现。通过企业研发平台与高校科研力量的协同，联合培养博士后围绕真实研发问题开展研究，在科研攻关、人才培养和成果转化之间形成更加紧密的衔接，为高层次科研人才培养和创新技术落地提供了良好实践。

未来，人福医药研究院将继续推进人工智能技术在创新药研发中的应用，围绕药物安全性、成药性评价及研发决策等场景，持续完善数据、模型和验证体系，拓展AI在更多研发环节中的应用深度，为候选化合物筛选、结构优化和研发效率提升提供技术支持。

关于人福医药研究院

人福医药研究院是人福医药集团的中央研发机构，是集团创新发展的核心引擎，承载着集团战略转型使命，为构建全球研发体系、冲刺世界一流生命科技企业提供核心支撑。研究院聚焦创新药研发，以满足未被满足的临床需求为导向，在集团的优势治疗领域持续深耕，凭借强劲的自主研发与转化能力确立和巩固集团在核心细分赛道的研发优势。研究院将以患者需求为初心、科技创新为引擎，深耕生命健康领域，用优质创新药物赋能人类健康事业，助力集团打造全球竞争力。如需了解更多研发动态，欢迎关注“人福医药研究院”微信公众号。

参考文献：

[1] Liu B, Liu Y, Yang H, et.al (2026) Machine learning prediction of bile salt export pump inhibition with Boruta feature selection in imbalanced data. Front. Pharmacol. 17:1911283. 

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