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识别针对特定蛋白质的最有效的化合物在药物发现中是至关重要的。传统方法通常依赖于单一筛选技术，这可能会遗漏重要的化合物或对其进行不准确的排序。为了克服这一挑战，印第国际大学数据科学硕士学者Moshawih在印第国际大学副校长Goh Wen教授的指导下，开发了一种创新的共识评分方法。这种方法整合了多种筛选技术，利用机器学习来提供对潜在候选药物的更准确和全面的评估。

在他发表在一份排名很高的期刊上的论文“药物发现的共识整体虚拟筛选:一种新的机器学习模型方法”中，Said评估了这种跨不同数据集的共识整体虚拟筛选方法的功效。该研究表明，通过共识方法将各种筛选方法结合起来，可以利用多种筛选指标的最有利方面，从而产生更准确、更可靠的结果。

Said解释说:“在这项研究中，我们分析了各种蛋白质靶标，包括G蛋白偶联受体(GPCRs)、激酶、核蛋白、蛋白酶、DNA修复酶和抑制蛋白，重点关注这些类别中的八个靶标，以突出共识评分方法的多功能性。”

该研究发现，共识评分提高了根据化合物的有效性对其进行排序的准确性。某些化合物的排名更高，并被发现比使用单一方法获得的结果更有活性。关键指标，如识别活性化合物的成功率和准确性，与传统方法相似或更好，特别是对一种叫做CDK2的蛋白质。

总的来说，由机器学习驱动的组合方法对各种蛋白质都有用，使其成为药物研究中的一种多功能工具。它更准确地排列化合物，帮助研究人员专注于最有希望的候选物。虽然一些蛋白质可能需要定制的方法，但一致方法可以优化以获得高性能。这种全面的分析强调了考虑定量指标和优先考虑活性化合物的重要性，不同方法之间可能有很大差异。

Said声明，“该分析强调了一致性评分作为一种关键的虚拟筛选技术的有效性，通常在活性物质的早期检测和优先选择具有最高生物活性的化合物方面产生优异的性能。”

他总结道，“这些发现大大推进了我们对筛选技术在不同蛋白质靶环境中的表现的理解，最终增强了虚拟筛选方法的有效性。这些发现表明，共识评分是药物发现的有力工具，提高了发现有效新药的机会。"

INTI国际大学数据科学硕士学者Said Moshawih开发了一种新颖的共识评分方法，通过机器学习整合了多种传统的筛选方法。这种方法显著增强了虚拟筛选应用中潜在候选药物的识别。