基于高内涵筛选资源对齐的小分子功能跨数据集预测研究

高内涵筛选(HCS)数据集难以直接整合的问题长期困扰着药物发现领域。研究人员开发了基于对比学习的深度学习框架，利用稀疏重叠数据集作为基准，成功将异质性HCS数据对齐到共享潜在空间。该研究实现了小分子功能的"传递性"预测，为整合快速增长的HCS资源提供了新思路，将显著加速早期药物研发进程。

　　

高内涵图像表型筛选(HCS)已成为规模化表征化合物生物功能的重要手段。随着HCS技术的广泛应用，各类筛选数据集快速积累，但受限于实验设计和计算方法差异，这些宝贵资源长期处于"数据孤岛"状态。

研究团队创新性地提出对比深度学习框架，巧妙利用稀疏重叠的筛选数据作为基准标记，成功将异质性HCS数据集映射到统一潜在空间。这种智能对齐技术实现了令人振奋的"传递性"预测功能：只需在某一个数据集中检测未知化合物，就能通过与其它数据集中已表征化合物的比对，准确预测其生物学功能。

这项突破性研究为整合日益增长的HCS资源提供了可行方案。通过计算机辅助的数据对齐技术，研究人员开辟了一条统一碎片化筛选数据的新途径，这将显著提升早期药物发现的效率，为加速新药研发注入强劲动力。