4.5 可解释AI与靶标机制推断

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4.5 可解释AI与靶标机制推断 4.5 可解释AI与靶标机制推断在现代药物研发的漫长征途中，靶标发现无疑是决定成败的关键第一步。传统的靶标识别依赖于生物学家对疾病通路的深入理解、基因敲除实验、表达谱分析等耗时费力的方法。然而，随着高通量组学数据（如转录组、蛋白组、代谢组）的爆炸式增长，以及深度学习模型在模式识别中的卓越表现，人工智能正以前所未有的速度重塑这一领域。但随之而来的问题也愈发凸显：我们能否信任一个“黑箱”模型推荐的潜在靶标？它为何认为这个基因或蛋白是关键节点？其背后的生物学逻辑是否可追溯、可验证？这正是“可解释AI”（Explainable Artificial Intelligence, XAI）进入靶标发现舞台的核心动因。