本文介绍了数种概念验证（PoC）计算方法，旨在为生物化学研究人员提供简单直接、省时且具成本效益的策略，以加速其研究工作。尽管开发了机器学习（ML）模型，但本研究的核心目的是探索针对特定功能（在本案例中为人酪氨酰-DNA 磷酸二酯酶 1（TDP1）抑制作用）识别小生物分子中理想官能团/片段的方法。这主要是通过对 IUPAC 名称进行分词以生成特征来实现的。此外，还开发并探索了 CIDSID ML 模型在预测 TDP1 活性方面的适用性。由于缺乏适当的实验室设施，这些计算方法尚未经过实验验证，因此作为开放性提案提出，以供进一步的实验室研究。
Ivanova et al. (Thu,) 研究了这一问题。