概况

本月订阅论文共19篇，参与研究的作者数量达69人，来自33家机构，其中合作研究机构数量达25对。研究范围涵盖了医学与药学,环境科学与生态学,计算机科学与技术,化学与材料科学,公共卫生与预防医学等学科领域。总体来说，本月研究呈现出计算毒理学与机器学习技术深度融合的趋势，涵盖药物肝毒性、肾毒性、环境污染物毒性、食品污染物神经毒性及纳米材料细胞毒性等多个领域。研究方法多样，包括SVM优化模型、堆叠式自编码器、人工蜂群算法等，广泛应用于不同毒性预测场景，体现了多学科交叉与技术创新在毒性评估中的重要作用。

研究重点

本月订阅的论文覆盖了医学与药学,环境科学与生态学,计算机科学与技术,化学与材料科学,公共卫生与预防医学等学科领域，各重点学科领域占比详情如下，本月研究一定程度反映出计算毒理学与机器学习技术的深度融合趋势，广泛应用于药物肝毒性、肾毒性、环境与食品污染物神经毒性及纳米材料细胞毒性评估。研究方法涵盖SVM优化模型、堆叠式自编码器与人工蜂群算法等，体现多学科交叉与技术创新在毒性预测中的重要作用。

图片来源：技术发展分析报告

主要研究进展

跨学科研究

本月订阅的论文涉及多个学科，围绕毒性预测、环境管理、药物毒性和健康风险评估等研究主题开展了跨学科研究，这些研究推动了计算毒理学与医学、生态学和食品科学的融合。

方法评价

本月订阅的论文采用了多种研究方法，主要集中在预测模型构建与计算毒理学分析，广泛应用于医学、生态和环境领域。

合作追踪

(部分学者合作网络)

(部分机构合作网络)

图片来源：技术发展分析报告

本月学者之间及机构之间合作情况分析显示，跨单位、跨地区的科研协作在毒性预测模型相关研究中表现突出。多个论文显示，生态环境部固体废物与化学品管理技术中心、南京理工大学、中国科学院广州地球化学研究所等机构频繁合作，围绕新污染物的持久性、迁移性和毒性（PMT）开展系统研究，形成以郑玉婷、于洋、张丽丽、林军等为核心的合作网络。此外，海军军医大学与山西医科大学在医学代谢组学与化疗毒副作用预测方面展开联合攻关，体现出临床与基础研究的深度融合。

高校与医疗机构之间的协同创新亦较为显著，如上海交通大学医学院联合公共卫生学院与附属第九人民医院，在食品污染物神经毒性预测领域开展合作；东南大学与苏州纳米科技协同创新中心则聚焦纳米材料细胞毒性的建模研究。广东工业大学、渤海大学、辽宁大学等高校则更多依托信息科学与技术学院，将人工智能算法应用于化合物致癌性、鱼类毒性等预测模型构建。

从研究热点来看，计算毒理学模型、机器学习在分子或环境污染物毒性预测中的应用成为主流方向，涉及医药、食品、土壤、生态等多个领域。总体而言，本月毒性预测领域的学术合作呈现出多学科交叉、多机构联动、理论与应用并重的发展态势。

发现&解决

发现

通过对本月订阅论文的整理分析，可以发现毒性预测模型领域的技术研究出现了三个显著变化：一是计算毒理学与机器学习技术的深度融合，二是多学科交叉协同创新日益突出，三是基于人工智能的预测模型在不同毒性类型（如肝毒性、神经毒性、细胞毒性等）中的广泛应用。这些变化为毒性评估的精准化、高效化提供了新的方法支撑，同时也拓展了其在医药、环境、食品等多个行业的应用场景。

由此带来的机会在于，基于AI的毒性预测模型有望大幅降低传统实验成本和时间周期，提高新药研发、污染物筛查及风险评估的效率；同时，跨机构、跨区域的合作网络形成，有助于推动数据共享和技术标准化建设，加速科研成果向实际应用转化。然而，挑战同样存在，包括高质量毒性数据的获取难度大、模型泛化能力受限、以及算法可解释性不足等问题，可能影响模型在监管决策中的可信度与适用性。未来需进一步加强数据整合、算法优化与多领域协同，以实现毒性预测技术的全面升级与落地应用。

建议

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报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!