Forscher der Harvard Medical School entwickelten das KI-basierte Werkzeug „PDGrapher“, das mithilfe von Graph-Neural-Networks (GNNs) molekulare Strukturen von Genen und Arzneimitteln analysiert. Es modelliert Atome als Knoten und chemische Bindungen als Kanten, um schneller und genauer therapeutische Behandlungen für verschiedene Krebsarten zu finden. Im Vergleich zu anderen Methoden ist PDGrapher bis zu 25-mal schneller und 35 % genauer bei der Identifikation wirksamer Moleküle.