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Y-Mol模型在药物研发中的应用有哪些局限性？

作者：中华医学网发布时间：2025-06-09 09:43浏览：次

Y - Mol 模型在药物研发中可能存在以下一些局限性：

数据相关问题
- 数据获取成本高：药物研发涉及多个学科领域，相关数据的获取成本高昂3。虽然 Y - Mol 利用 PubMed 上公开发表的生物医学文献构建了大型文本语料库，但可能仍无法涵盖所有所需数据，对于一些私有或专门的数据集，获取难度较大。
- 数据标注困难：生物医学实体之间的交互数据，如药物扰动的基因表达和蛋白质结合活性等，需要精细的领域知识才能进行标注3。这不仅需要专业的领域专家，还需要耗费大量的时间和精力，标注过程中可能还会存在主观性和不一致性，从而影响模型训练的质量。
研发领域特性问题
- 缺乏统一标准范式：与自然语言处理领域不同，药物研发领域缺乏统一的标准范式3。尽管 Y - Mol 从现有的药物研发模型中提取专家知识，并将其整合到模型中以增强一致性，但不同研究机构和实验室的研发流程、数据格式和评估标准等可能存在差异，这可能会影响 Y - Mol 模型在不同场景下的通用性和可转移性。
- 多学科知识融合挑战：药物研发涉及计算化学、结构生物学、生物信息学等多个学科2。虽然 Y - Mol 通过在多尺度生物医学知识上进行训练来尝试融合这些知识，但要真正全面、深入地理解和处理不同学科的复杂信息，并将其有效地应用于药物研发的各个环节，仍然面临挑战，可能在某些跨学科问题的处理上不够精准或全面。
模型自身局限性
- 可解释性不足：作为一种大语言模型，Y - Mol 可能存在与其他大模型类似的 “黑箱” 问题，即模型的决策过程和依据难以直观理解。在药物研发中，尤其是在临床应用阶段，研发人员和监管机构往往需要清楚了解模型预测的原因和可靠性，可解释性不足可能会限制其在一些关键决策中的应用。
- 性能评估的片面性：虽然 Y - Mol 在一些常见的药物研发任务评估指标上表现出色，如在 DrugBank 和 DrugCentral 数据集上的靶点相互作用预测、性质预测等任务中的指标优于 LLaMA23。但这些指标可能不能完全涵盖药物研发实际过程中的所有关键因素和复杂情况，对于一些特殊情况或罕见病药物研发等小众领域，其性能可能尚未得到充分验证。
- 难以处理三维结构信息：基于化学语言的大规模分子预训练模型通常难以处理三维结构信息，而三维结构对于确定分子的物理、化学和生物学性质至关重要。尽管 Y - Mol 在其他方面有一定优势，但在处理三维结构相关的药物研发任务时可能存在局限性，例如在基于结构的药物设计和分子对接等方面，可能无法像专门的三维结构建模方法那样准确。