APEX（Approximate-but-exhaustive search for ultra-large combinatorial synthesis libraries）は、臨床試験などに利用される巨大な組み合わせ合成ライブラリ（CSLs）に対して新しい探索手法を提案します。従来、数百億の化合物から最適なものを選ぶ際には、限られた計算資源の中で0.1%未満の化合物しか評価できず、多くの有望な化合物が見逃されていました。APEXは、ニューラルネットワークを用いてCSLsの構造を活用し、消費者向けGPUで1分以内に洗練された検索を実現します。この方法により、任意の目的や制約に基づく最良の化合物を正確に予測し、他のバーチャルスクリーニングアルゴリズムと比較しても、その精度と速度の両方で優れた性能を示すことができます。