《GB/T24779-2009化學(xué)品性質(zhì)（Q）SAR模型的驗(yàn)證指南

衛(wèi)生毒理性質(zhì)》專題研究報(bào)告目錄撥開迷霧,預(yù)見安全:專家視角深度剖析(Q)SAR模型驗(yàn)證為何是化學(xué)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的“定盤星

”與未來(lái)核心數(shù)據(jù)為本,質(zhì)量為先:揭秘驗(yàn)證指南中化學(xué)品毒理數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、遴選與質(zhì)量評(píng)估的核心法則與痛點(diǎn)解析不止于數(shù)字:深度剖析驗(yàn)證過程中應(yīng)用域界定、機(jī)理與不確定性分析如何提升模型決策價(jià)值防患于未然:前瞻性探討指南對(duì)模型濫用、誤讀風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警及對(duì)模型開發(fā)者的反向指導(dǎo)與優(yōu)化啟示迎接人工智能新浪潮:展望機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下(Q)SAR模型驗(yàn)證指南面臨的演進(jìn)、拓展與適應(yīng)性變革從理論到信任的橋梁:深度國(guó)標(biāo)驗(yàn)證框架如何系統(tǒng)構(gòu)建(Q)SAR模型在毒理學(xué)應(yīng)用的權(quán)威性與可信度驗(yàn)證參數(shù)矩陣全解構(gòu):逐一拆解靈敏度、特異性、預(yù)測(cè)能力等關(guān)鍵指標(biāo)的科學(xué)內(nèi)涵、計(jì)算與權(quán)衡藝術(shù)跨越鴻溝:指南如何指導(dǎo)將驗(yàn)證合格的(Q)SAR模型整合應(yīng)用于GHS分類、注冊(cè)卷宗與優(yōu)先性評(píng)估實(shí)戰(zhàn)全球視野下的中國(guó)貢獻(xiàn):對(duì)標(biāo)國(guó)際(OECDQSAR工具箱等),解析國(guó)標(biāo)特色、接軌挑戰(zhàn)與未來(lái)協(xié)同趨勢(shì)化指南為行動(dòng):為企業(yè)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)及評(píng)估者提供的分步式、可操作的模型驗(yàn)證與采納實(shí)施路線圖建開迷霧，預(yù)見安全：專家視角深度剖析(Q)SAR模型驗(yàn)證為何是化學(xué)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的“定盤星”與未來(lái)核心風(fēng)險(xiǎn)決策困境與(Q)SAR的必然崛起：從動(dòng)物試驗(yàn)到計(jì)算毒理學(xué)的范式轉(zhuǎn)換深析1隨著“3R”原則（減少、優(yōu)化、替代動(dòng)物實(shí)驗(yàn)）成為全球共識(shí)以及海量待評(píng)估化學(xué)品帶來(lái)的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)毒理學(xué)實(shí)驗(yàn)方法在時(shí)效、成本與倫理上遭遇瓶頸。(Q)SAR模型通過數(shù)學(xué)關(guān)系將化學(xué)結(jié)構(gòu)信息與毒理學(xué)終點(diǎn)關(guān)聯(lián)，提供了高效、經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)工具，其興起是計(jì)算毒理學(xué)發(fā)展的必然結(jié)果，正深刻改變著化學(xué)品安全評(píng)估的范式。2預(yù)測(cè)之惑與信任之殤：未經(jīng)驗(yàn)證的模型為何可能成為“黑箱”與決策陷阱然而，任何模型均有其局限性與應(yīng)用邊界。未經(jīng)嚴(yán)格驗(yàn)證的(Q)SAR模型，其預(yù)測(cè)結(jié)果可能存在隱蔽的偏差或錯(cuò)誤，若直接用于監(jiān)管決策或安全評(píng)估，猶如依賴未校準(zhǔn)的儀器進(jìn)行精密測(cè)量，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)分類、資源誤配乃至安全隱患。因此，驗(yàn)證是建立模型可信度的唯一科學(xué)途徑。GB/T24779的核心定位：為我國(guó)(Q)SAR應(yīng)用構(gòu)筑科學(xué)、統(tǒng)一、可靠的驗(yàn)證基準(zhǔn)線01在此背景下，GB/T24779-2009的發(fā)布具有里程碑意義。它為我國(guó)衛(wèi)生毒理學(xué)領(lǐng)域的(Q)SAR模型驗(yàn)證提供了首套國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)方法學(xué)指南，旨在規(guī)范驗(yàn)證流程、統(tǒng)一評(píng)價(jià)指標(biāo)，確保模型預(yù)測(cè)結(jié)果的質(zhì)量與可靠性，從而為模型在化學(xué)品管理中的科學(xué)應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，是連接模型研究與監(jiān)管采納的關(guān)鍵橋梁。02從理論到信任的橋梁：深度國(guó)標(biāo)驗(yàn)證框架如何系統(tǒng)構(gòu)建(Q)SAR模型在毒理學(xué)應(yīng)用的權(quán)威性與可信度驗(yàn)證的哲學(xué)：區(qū)分“模型開發(fā)驗(yàn)證”與“目的性應(yīng)用驗(yàn)證”的雙重維度精解01指南深刻闡述了驗(yàn)證的雙重內(nèi)涵。一是模型開發(fā)階段的內(nèi)部驗(yàn)證（如交叉驗(yàn)證），旨在優(yōu)化模型參數(shù)與評(píng)估固有性能。二是針對(duì)特定監(jiān)管或評(píng)估目的的外部驗(yàn)證與預(yù)測(cè)性能評(píng)估，這是指南的核心關(guān)切，強(qiáng)調(diào)模型必須在獨(dú)立、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集上證明其針對(duì)具體用途的有效性，從而建立應(yīng)用層面的權(quán)威。02系統(tǒng)化驗(yàn)證流程全景圖：從明確驗(yàn)證目的到形成驗(yàn)證報(bào)告的閉環(huán)管理剖析標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建了清晰的驗(yàn)證工作流：始于明確模型的具體應(yīng)用目的與監(jiān)管語(yǔ)境；進(jìn)而系統(tǒng)收集與準(zhǔn)備驗(yàn)證數(shù)據(jù)集；科學(xué)選取與計(jì)算一系列驗(yàn)證指標(biāo)；嚴(yán)謹(jǐn)界定模型的應(yīng)用域；最后綜合評(píng)估所有信息，形成透明、可追溯的驗(yàn)證報(bào)告。這一閉環(huán)流程確保了驗(yàn)證活動(dòng)的系統(tǒng)性與規(guī)范性?！斑m用性”與“可靠性”雙支柱：指南如何確立模型可信度的綜合評(píng)價(jià)體系01指南將模型的可信度建立在“適用性”與“可靠性”兩大支柱上?！斑m用性”關(guān)注模型是否適用于待預(yù)測(cè)的化學(xué)品（通過應(yīng)用域判斷）；“可靠性”則通過定量指標(biāo)（如準(zhǔn)確度）衡量預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)劣。兩者結(jié)合，缺一不可，共同構(gòu)成了對(duì)模型實(shí)用價(jià)值的綜合評(píng)價(jià)框架，超越了單一精度指標(biāo)的局限。02數(shù)據(jù)為本，質(zhì)量為先：揭秘驗(yàn)證指南中化學(xué)品毒理數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、遴選與質(zhì)量評(píng)估的核心法則與痛點(diǎn)解析驗(yàn)證數(shù)據(jù)源的黃金標(biāo)準(zhǔn)：詳解實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求、來(lái)源可信度（如GLP）及數(shù)據(jù)一致性處理01驗(yàn)證數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定驗(yàn)證結(jié)論的可靠性。指南強(qiáng)調(diào)應(yīng)優(yōu)先采用依據(jù)良好實(shí)驗(yàn)室規(guī)范（GLP）或等效標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。需評(píng)估數(shù)據(jù)來(lái)源的權(quán)威性、實(shí)驗(yàn)方法的可靠性，并對(duì)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢查（如單位統(tǒng)一、效應(yīng)濃度標(biāo)準(zhǔn)化），處理可能的矛盾或離群值，構(gòu)建潔凈、可靠的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)集。02化學(xué)品結(jié)構(gòu)表征與描述符計(jì)算：確?；瘜W(xué)信息學(xué)基礎(chǔ)準(zhǔn)確無(wú)誤的關(guān)鍵步驟探微01SAR的輸入是化學(xué)結(jié)構(gòu)。指南要求精確表征化學(xué)結(jié)構(gòu)（如SMILES、InChI），并審慎選擇與毒理學(xué)終點(diǎn)相關(guān)的分子描述符進(jìn)行計(jì)算。此步驟需注意互變異構(gòu)體、鹽形式、立體化學(xué)等的正確處理，以及描述符計(jì)算軟件的可靠性與參數(shù)設(shè)置，任何細(xì)微差錯(cuò)都可能導(dǎo)致“垃圾進(jìn)、垃圾出”的后果。02數(shù)據(jù)集劃分策略與代表性考量：如何構(gòu)建無(wú)偏、均衡且覆蓋化學(xué)空間的驗(yàn)證集驗(yàn)證集必須獨(dú)立于模型的訓(xùn)練集。指南建議驗(yàn)證集應(yīng)能代表模型預(yù)期應(yīng)用的化學(xué)空間，且在活性/非活性類別上盡可能均衡，避免因類別失衡導(dǎo)致性能評(píng)估失真。合理的劃分策略（如隨機(jī)分層抽樣、基于化學(xué)結(jié)構(gòu)的聚類劃分）是構(gòu)建無(wú)偏驗(yàn)證集的關(guān)鍵，直接影響靈敏度、特異性等指標(biāo)的可信度。12驗(yàn)證參數(shù)矩陣全解構(gòu)：逐一拆解靈敏度、特異性、預(yù)測(cè)能力等關(guān)鍵指標(biāo)的科學(xué)內(nèi)涵、計(jì)算與權(quán)衡藝術(shù)分類模型性能“四象限”深度：混淆矩陣下的靈敏度、特異性、準(zhǔn)確度與馬修斯相關(guān)系數(shù)A對(duì)于分類模型（如有毒/無(wú)毒），指南核心關(guān)注基于混淆矩陣的指標(biāo)。靈敏度（真陽(yáng)性率）衡量檢出陽(yáng)性能力；特異性（真陰性率）衡量排除陰性能力；準(zhǔn)確度是整體正確率。馬修斯相關(guān)系數(shù)（MCC）則綜合考慮了所有四類結(jié)果（真陽(yáng)、真陰、假陽(yáng)、假陰），在類別不平衡時(shí)比準(zhǔn)確度更穩(wěn)健，是指南推薦的重要指標(biāo)。B連續(xù)值模型評(píng)估指標(biāo)剖析：聚焦相關(guān)系數(shù)、均方根誤差及殘差分析的應(yīng)用與局限01對(duì)于預(yù)測(cè)連續(xù)值（如LD50）的模型，指南關(guān)注擬合優(yōu)度與誤差指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)（如R2)反映預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值趨勢(shì)一致性；均方根誤差（RMSE）量化平均預(yù)測(cè)誤差大小。此外，進(jìn)行殘差分析（預(yù)測(cè)誤差隨實(shí)驗(yàn)值或描述符的變化）至關(guān)重要，它能揭示模型是否存在系統(tǒng)性偏差或在特定數(shù)值區(qū)間的性能缺陷。02性能指標(biāo)的權(quán)衡與綜合報(bào)告：避免“唯準(zhǔn)確度論”，倡導(dǎo)多指標(biāo)全景呈現(xiàn)與謹(jǐn)慎01指南警示不可孤立看待單一指標(biāo)。高靈敏度可能以犧牲特異性為代價(jià)。因此，應(yīng)綜合報(bào)告一系列指標(biāo)，并繪制ROC曲線（如適用）以可視化不同閾值下的性能權(quán)衡。最終評(píng)估需結(jié)合驗(yàn)證目的：對(duì)于篩選高危害化學(xué)品，可能更看重靈敏度；而對(duì)于確證安全，特異性則更為關(guān)鍵。謹(jǐn)慎、全面地指標(biāo)矩陣是科學(xué)決策的基礎(chǔ)。02不止于數(shù)字：深度剖析驗(yàn)證過程中應(yīng)用域界定、機(jī)理與不確定性分析如何提升模型決策價(jià)值應(yīng)用域：界定模型預(yù)測(cè)“可信疆域”的多元方法與實(shí)踐難點(diǎn)1應(yīng)用域是模型做出可靠預(yù)測(cè)的化學(xué)結(jié)構(gòu)空間和實(shí)驗(yàn)條件范圍。指南介紹了基于訓(xùn)練集化學(xué)空間距離、描述符范圍、結(jié)構(gòu)碎片等多種界定方法。實(shí)踐中，準(zhǔn)確界定AD是一大難點(diǎn)，需謹(jǐn)慎評(píng)估處于域外或邊界化學(xué)品的預(yù)測(cè)結(jié)果，其不確定性顯著增加。清晰報(bào)告AD是模型透明度和負(fù)責(zé)任應(yīng)用的基本要求。2機(jī)理一致性與警示子結(jié)構(gòu)分析：提升預(yù)測(cè)結(jié)果生物學(xué)可信度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)01超越統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)，指南鼓勵(lì)分析預(yù)測(cè)結(jié)果是否具有合理的生物學(xué)或毒理學(xué)機(jī)理支持。例如，模型預(yù)測(cè)某化合物具有致敏性，是否因其結(jié)構(gòu)中含有已知的親電反應(yīng)警示子結(jié)構(gòu)？將(Q)SAR預(yù)測(cè)與（定量）結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系知識(shí)、已知的毒作用機(jī)制（AOP）信息相結(jié)合，能極大增強(qiáng)預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度與解釋性。02不確定性定性/定量分析：誠(chéng)實(shí)傳達(dá)預(yù)測(cè)局限，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供完整信息圖景任何預(yù)測(cè)都伴隨不確定性。指南要求對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行不確定性分析，包括模型本身的不確定性（如性能指標(biāo)置信區(qū)間）、輸入結(jié)構(gòu)的不確定性（如互變異構(gòu)）、以及將模型應(yīng)用于新化學(xué)品時(shí)外推的不確定性。定性描述或定量表征（如預(yù)測(cè)區(qū)間）這些不確定性，能為決策者提供更完整的信息，支持更穩(wěn)健的風(fēng)險(xiǎn)管理?？缭进櫆希褐改先绾沃笇?dǎo)將驗(yàn)證合格的(Q)SAR模型整合應(yīng)用于GHS分類、注冊(cè)卷宗與優(yōu)先性評(píng)估實(shí)戰(zhàn)支持GHS危害分類：如何依據(jù)驗(yàn)證結(jié)果將(Q)SAR預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化為分類決策在全球化學(xué)品統(tǒng)一分類和標(biāo)簽制度（GHS）框架下，(Q)SAR可作為補(bǔ)充證據(jù)用于危害分類。指南的驗(yàn)證實(shí)踐為此提供支撐：一個(gè)經(jīng)過充分驗(yàn)證、在其應(yīng)用域內(nèi)、具有高置信度的(Q)SAR預(yù)測(cè)，可以單獨(dú)或與其它證據(jù)（如體外數(shù)據(jù)、交叉參照）權(quán)重結(jié)合，用于確定危險(xiǎn)類別，特別是在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)缺失時(shí)，成為分類決策的關(guān)鍵依據(jù)。12賦能化學(xué)品注冊(cè)（如REACH）：闡述(Q)SAR在填數(shù)據(jù)缺口、減少動(dòng)物測(cè)試中的合規(guī)應(yīng)用策略01在歐盟REACH等法規(guī)下，(Q)SAR是填補(bǔ)數(shù)據(jù)缺口、避免不必要?jiǎng)游餃y(cè)試的認(rèn)可方法。根據(jù)指南完成系統(tǒng)驗(yàn)證的報(bào)告，是提交(Q)SAR評(píng)估報(bào)告的重要組成部分。報(bào)告需詳細(xì)說(shuō)明驗(yàn)證過程、性能指標(biāo)、應(yīng)用域及預(yù)測(cè)合理性，以證明其足以替代缺失的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，滿足法規(guī)對(duì)信息可靠性的要求，助力企業(yè)高效合規(guī)。02服務(wù)于優(yōu)先篩選與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：探討模型在識(shí)別高關(guān)注物質(zhì)、分級(jí)管理中的高效應(yīng)用模式在化學(xué)品監(jiān)管中，常需從海量物質(zhì)中優(yōu)先篩選出潛在高風(fēng)險(xiǎn)者進(jìn)行深入評(píng)估。經(jīng)過驗(yàn)證的(Q)SAR模型在此環(huán)節(jié)可發(fā)揮高效初篩作用。例如，用高靈敏度的模型快速篩選潛在致癌物或持久性生物累積性物質(zhì)，即使存在一定假陽(yáng)性，也能大幅縮小需進(jìn)行昂貴實(shí)驗(yàn)評(píng)估的范圍，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警。防患于未然：前瞻性探討指南對(duì)模型濫用、誤讀風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警及對(duì)模型開發(fā)者的反向指導(dǎo)與優(yōu)化啟示常見誤用與濫用場(chǎng)景警示：脫離應(yīng)用域預(yù)測(cè)、混淆相關(guān)性因果關(guān)系等典型陷阱剖析指南隱含了對(duì)常見風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警。典型陷阱包括：忽視應(yīng)用域，對(duì)結(jié)構(gòu)迥異的化學(xué)品進(jìn)行盲目外推；將統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)相關(guān)性錯(cuò)誤理解為確切的毒理學(xué)因果關(guān)系；使用未經(jīng)充分驗(yàn)證或驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量存疑的模型；過度單一預(yù)測(cè)數(shù)值而忽略其不確定性區(qū)間。這些誤用可能導(dǎo)致嚴(yán)重的技術(shù)與決策錯(cuò)誤。對(duì)模型開發(fā)者的“反向”指導(dǎo)：從驗(yàn)證需求出發(fā)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)、提高透明與穩(wěn)健性01驗(yàn)證指南不僅指導(dǎo)用戶如何評(píng)估模型，也為模型開發(fā)者提供了“設(shè)計(jì)指南”。開發(fā)者需前瞻性地考慮如何使模型更易于驗(yàn)證：例如，提供清晰的模型算法描述、詳細(xì)的描述符定義、明確的適用邊界、以及內(nèi)部驗(yàn)證的充分證據(jù)。追求模型的透明性、可解釋性以及在新化學(xué)空間上的穩(wěn)健性，應(yīng)成為開發(fā)階段的核心目標(biāo)。02建立批判性思維與證據(jù)權(quán)重框架：倡導(dǎo)不盲從模型，將其作為證據(jù)鏈的一環(huán)進(jìn)行綜合評(píng)估指南的精神在于培養(yǎng)使用者的批判性思維。(Q)SAR預(yù)測(cè)不應(yīng)被視為絕對(duì)真理，而應(yīng)作為證據(jù)權(quán)重（WoE）框架中的一部分。當(dāng)存在多個(gè)（Q）SAR模型預(yù)測(cè)、體外測(cè)試數(shù)據(jù)、或結(jié)構(gòu)類似物數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)遵循WoE原則，系統(tǒng)評(píng)估所有證據(jù)的一致性、質(zhì)量與相關(guān)性，從而得出更為科學(xué)、穩(wěn)健的結(jié)論。12全球視野下的中國(guó)貢獻(xiàn)：對(duì)標(biāo)國(guó)際(OECDQSAR工具箱等)，解析國(guó)標(biāo)特色、接軌挑戰(zhàn)與未來(lái)協(xié)同趨勢(shì)與國(guó)際準(zhǔn)則（OECDQSAR驗(yàn)證原則等）的協(xié)同與互補(bǔ)關(guān)系深度比對(duì)GB/T24779在核心原則上與OECD發(fā)布的(Q)SAR模型驗(yàn)證原則（如：明確的用途、透明的算法、定義的適用域、良好的擬合優(yōu)度與穩(wěn)健性、機(jī)理解釋如有可能）高度一致，體現(xiàn)了國(guó)際共識(shí)。它的出臺(tái)標(biāo)志著我國(guó)在該領(lǐng)域與國(guó)際先進(jìn)管理體系接軌，為我國(guó)數(shù)據(jù)參與國(guó)際互認(rèn)提供了方法論基礎(chǔ)。國(guó)標(biāo)的特色與本土化考量：結(jié)合我國(guó)化學(xué)品管理需求與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的適應(yīng)性分析01作為國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，GB/T24779在具體操作細(xì)節(jié)、術(shù)語(yǔ)表述上更貼合中國(guó)的規(guī)范語(yǔ)境與管理實(shí)踐。它為中國(guó)監(jiān)管部門、檢測(cè)機(jī)構(gòu)和企業(yè)提供了可直接引用的中文權(quán)威依據(jù)，有助于在國(guó)內(nèi)統(tǒng)一對(duì)(Q)SAR驗(yàn)證的理解與操作標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)該方法在國(guó)內(nèi)法規(guī)環(huán)境下的有序、規(guī)范應(yīng)用，具有重要的本土化實(shí)踐價(jià)值。02未來(lái)國(guó)際協(xié)同與互認(rèn)展望：共建驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)一報(bào)告格式的挑戰(zhàn)與路徑前瞻01未來(lái)趨勢(shì)是深化國(guó)際協(xié)同。挑戰(zhàn)在于如何促進(jìn)各國(guó)驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)的共享與互認(rèn)，以及推動(dòng)(Q)SAR評(píng)估報(bào)告格式的進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化。中國(guó)可積極參與OECD等國(guó)際組織的相關(guān)項(xiàng)目，推動(dòng)將符合GB/T24779要求的驗(yàn)證實(shí)踐與數(shù)據(jù)納入國(guó)際協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，提升我國(guó)在全球化學(xué)品安全治理中的話語(yǔ)權(quán)與貢獻(xiàn)度。02迎接人工智能新浪潮：展望機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下(Q)SAR模型驗(yàn)證指南面臨的演進(jìn)、拓展與適應(yīng)性變革復(fù)雜算法（如深度學(xué)習(xí)）帶來(lái)的新挑戰(zhàn)：可解釋性黑箱、過擬合風(fēng)險(xiǎn)與驗(yàn)證范式革新隨著深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法在(Q)SAR中的應(yīng)用，傳統(tǒng)驗(yàn)證指南面臨新挑戰(zhàn)。這些模型可能是高度非線性的“黑箱”，可解釋性差，過擬合風(fēng)險(xiǎn)更高。未來(lái)驗(yàn)證指南可能需要拓展，納入對(duì)模型可解釋性（如SHAP值分析）的評(píng)估要求，并發(fā)展更嚴(yán)格的驗(yàn)證策略以甄別其真實(shí)泛化能力而非對(duì)訓(xùn)練集的記憶。大數(shù)據(jù)與高通量數(shù)據(jù)源的整合驗(yàn)證：如何處理海量、多源、異質(zhì)數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇與噪聲01組學(xué)數(shù)據(jù)、高通量篩選數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)源的涌現(xiàn)，為開發(fā)更強(qiáng)大的(Q)SAR模型提供了燃料，但也帶來(lái)了數(shù)據(jù)異質(zhì)性、噪聲大、批次效應(yīng)等驗(yàn)證難題。未來(lái)的驗(yàn)證實(shí)踐需發(fā)展新方法，以評(píng)估模型在這些復(fù)雜、高維數(shù)據(jù)上的穩(wěn)健性，并有效整合多源證據(jù)，驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)模型的預(yù)測(cè)可靠性。02指南的動(dòng)態(tài)演進(jìn)展望：適應(yīng)技術(shù)發(fā)展，納入對(duì)新興算法和預(yù)測(cè)終點(diǎn)的驗(yàn)證考量GB/T24779作為2009年的標(biāo)準(zhǔn)，其核心原則歷久彌新，但具體技術(shù)細(xì)節(jié)需隨科技發(fā)展而更新。未來(lái)的修訂或補(bǔ)充可能需要更具體地涵蓋對(duì)新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法的驗(yàn)證建議，以及拓展至新興毒理學(xué)終點(diǎn)（如納米材料毒性、內(nèi)分泌干擾效應(yīng)）的模型驗(yàn)證考量