本文探讨了元学习在药物开发中的应用，发现其性能优于传统机器学习方法。研究提出了一种基于SMILES字符串的超图神经网络模型，成功预测药物相互作用。此外，CardioGenAI框架用于识别降低hERG活性的药物，并优化FDA批准药物以减少心脏毒性。通过结合物理模型与深度学习，提出了个性化心脏数字孪生的混合建模框架，展示了其广泛适用性。