英文：Toxicity Prediction 分类：science
用 AI 预测化合物可能产生的毒性（肝毒性、心脏毒性、遗传毒性等），在研发早期筛除危险候选，降低临床失败率。它把"毒理实验后置"变为"计算前置"。
方法包括：QSAR 建模（分子描述符+机器学习）、图神经网络（原子-键结构学习）、大模型（文本+结构多模态）；覆盖急性毒性、致癌性、致突变（AMES）与器官毒性；需结合体外实验数据（HED、hERG）验证并做适用域界定。
用于药物管线早期筛选、工业化学品风险评估、食品与化妆品安全评估；是 AI 药物发现中与 ADMET 并列的"安全性关口"。
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