독성 예측 벤치마크: 누출 감사 및 불확실성 분석
독성 예측 머신러닝 모델은 무작위 분할로 인해 과대평가된 성능을 보고하는 경향이 있습니다. 이는 구조적으로 유사한 화합물이 훈련 및 테스트 세트에 동시에 나타나기 때문입니다. 본 연구는 이러한 과대평가를 정량화하고, 모델의 보정(calibration), 불확실성(uncertainty), 적용 영역(applicability domain) 분석을 통합한 엄격한 벤치마크의 필요성을 제기합니다. 저자들은 누출 감사(leakage-audited) 벤치마크인 ToxBench를 제안합니다. 이는 Tox21, ClinTox, SIDER 세 가지…