DISSOLVR：可解释溶解度预测与LLM事后解释

高保真溶解度预测是药物开发和环境分配的基础，需要将分子结构与不同化学环境中的热力学行为结合。近期进展多由牺牲物理可解释性的深度架构主导。我们挑战这一趋势，表明最先进表现不需要不透明架构，提出透明的分子溶解度框架DISSOLVR，并开展全面文献回顾和方法比较。DISSOLVR通过将分子映射到物理有依据的描述符，以结构不变性实现分布外泛化，并接近实验不确定性的偶然误差极限。随后提出LLM辅助的事后解释管线，将符号模型产物连接到化学上有依据的叙事。最后，涉及22位专业化学家的调查比较显示，专家评估者能提供深入见解。