В материале от 6 ноября 2026 года Массачусетский технологический институт (MIT) сообщил о методе, который, по данным исследователей, позволяет предсказывать свойства молекул при ограниченном объёме данных. Разработка описана в Journal of Chemical Information and Modeling в номере от 14 сентября; более ранняя версия статьи была доступна с прошлого года.

Модель под названием CheMeleon предварительно обучена на данных примерно о миллионе молекул из базы PubChem, в том числе примерно по 1600 молекулярным дескрипторам. По словам исследователей, в 58 тестовых случаях модель показала лучшие результаты по сравнению как с другими базовыми моделями, так и с классическими экспертными подходами. Модель распространяется через открытый пакет ChemProp и допускает доработку под конкретные задачи.

В тексте MIT приводится утверждение, что девять из двадцати лучших работ конкурса OpenADMET использовали CheMeleon. Там же говорится, что одна фармацевтическая компания, по словам Уильяма Грина, рекомендовала сотрудникам начинать моделирование с CheMeleon. Материал не сообщает о клиническом применении; авторы называют преимуществом сокращение числа молекул, которые необходимо синтезировать и тестировать экспериментально.