التقييم الفوري لسمية المركبات هو أحد أكبر التحديات التي تواجه صناعة الأدوية اليوم. يتم التخلص من نسبة كبيرة من المركبات المحددة كمرشحين محتملين في النهاية بسبب السمية التي تسببها. في هذا البحث، نقترح نهجًا جديدًا للتعلم الآلي لتنبؤ النشاط الجزيئي على أهداف ToxCast. نجمع بين تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) والهياكل العصبية المتصلة بالكامل والهياكل العصبية الرسمية الرسومية، والتي تم تدريبها على وصفات الخصائص الجزيئية الفيزيائية الكيميائية (QSAR)، بصمات جزيئات PubChem، وسلسلة SMILES. يستفيد متنبئنا الجمعي من قوة كل تقنية فردية، مما يجعل أدائه يتفوق بشكل كبير على النماذج الحالية الأكثر تقدمًا في مجموعات بيانات تنبؤ السمية ToxCast وTox21. نوفر الوصول المجاني إلى تنبؤ سمية الجزيء باستخدام نموذجنا عبر الرابط http://www.owkin.com/toxicblend.