药物性肝损伤（DILI）是药物被撤市的重要原因。药物的化学特性尤其是药物代谢在DILI中占有重要作用。研究目的旨在建立QSAR模型通过药物代谢来预测药物肝毒性。

本研究纳入64种肝毒性药物代谢物和3339种无肝毒性药物代谢物。考虑到数据集的不平衡性，研究随机将阴性样本和结合一定比例的阳性样本组成一个独立的平衡数据集来建立独立分类器。研究以所有独立分类器和应用最小冗余最大值相关性选择方法 （mRMR）来选择分子描述符的结果为基础进行预测。最终，对于外部测试集的药物，通过贝叶斯推理方法以药物代谢为基础预测药物肝毒性。

研究结果显示：平均平衡准确度为78.47%，敏感性为74.17，特异性为82.77%。可以获得五个以分子极化为特点的分子描述符、分子内结合强度、和分子前线轨道能级等信息。当基于药物代谢预测药物的肝毒性时，其敏感性、特异性和平衡精确度分别为60.38%、70.00%和 65.19%，表明该方法对于药物肝毒性的确认十分有用。

本次研究发明了这种预测药物肝毒性的计算机模型，且贝叶斯推理方法被用于基于药物代谢的药物肝毒性预测，这种预测方法具有高度的敏感性和特异性。