2020 年 2 月 25 日，北京生命科学研究所/清华大学生物医学交叉研究院黄牛实验室在《Frontiers in Pharmacology》杂志发表题为“Predicting or Pretending: Artificial Intelligence for Protein-Ligand Interactions Lack of Sufficiently Large and Unbiased Datasets”的文章，发现 AI 用于预测蛋白-配体相互作用时，常用的训练集（PDBbind和DUD-E)对AI模型训练存在严重数据偏向（data bias)，导致 AI 模型表现虚高，预测缺乏泛化能力和鲁棒性，误导本领域的方法发展和实际应用，并基于此提出了如何客观评估 AI 模型的观点和建议。