この記事では、薬物発見におけるAIの進捗を測定するための再現可能なリーダーボードを提案しています。特に、2015年に開催されたTox21データチャレンジ以来、ディープラーニングの手法が伝統的なアプローチを上回り、製薬業界における導入が加速しました。しかし、その後の研究においてデータセットが変更された結果、比較可能性が失われ、過去10年間における生物活性と毒性予測手法の改善の程度が不明瞭となっています。本稿では、元のTox21チャレンジデータセットを利用したリーダーボードをHugging Faceでホストし、ベースラインおよび代表的な手法を提供しています。現在のリーダーボードは、2017年に導入された自己正規化ニューラルネットワークと、元のTox21チャレンジャーであるDeepToxメソッドが依然として競争力を保っていることを示しています。これは、過去10年間において毒性予測のリーダーシップに実質的な進展があったか不明であることを意味しています。