药物研发安全性评价工具

Human PK ML Prediction Dataset 是用于构建和评估静脉给药药代动力学（PK）机器学习模型的标准化数据集。数据以“药物–剂量组合”为基本单元，共包含 58 种小分子药物，每种设定 3 个静脉给药剂量，共 174 个组合。数据集由两个核心文件构成：time_series.csv 和 features.csv。time_series.csv 记录 0–24 h 内药物在血浆/血清中的浓度–时间数据，时间间隔为 0.1 h，共 241 个时间点，行表示时间，列对应 174 个药物–剂量组合，单元格为该时间点下的模拟浓度值。features.csv 为与之严格一一对应的特征矩阵，共 40 项特征，其中 39 项为 ADMETlab 3.0 计算得到的理化性质和 ADME/毒性相关指标（如 logS、logP、pKa、转运体与 CYP 抑制/底物特征、LM.human 等），外加 1 项剂量（dose）。两份文件列名一致，均采用“药物代号_给药方式_剂量”的规则命名，便于将特征作为模型输入、浓度–时间曲线作为预测输出，直接用于端到端 PK 曲线建模与特征–暴露关系分析。