في السنوات الأخيرة، أصبحت نماذج المحولات الجزيئية أدوات أساسية في اكتشاف الأدوية، حيث تم تدريبها مسبقًا على مجموعات بيانات واسعة مثل ZINC وChEMBL. تقيّم هذه الدراسة فعالية هذا التدريب المسبق في توقع خصائص الجزيئات وتحدد القيود في المنهجيات الحالية. تكشف النتائج أن زيادة حجم مجموعة بيانات التدريب المسبق إلى ما يتجاوز حوالي 400K-800K جزيء لا…