PharmacoMatchのアプローチは、以下のような他の分子設計タスクにも応用可能です。
リガンド-受容体相互作用の予測: 薬物とそのターゲットとの相互作用を予測するために、PharmacoMatchのグラフニューラルネットワーク（GNN）を利用することができます。これにより、リガンドの結合ポーズや相互作用の特性をより正確にモデル化することが可能になります。
薬物のADMET特性の予測: 薬物の吸収、分布、代謝、排泄、毒性（ADMET）特性を予測するために、PharmacoMatchの埋め込み空間を利用することで、化合物の生物学的特性をより良く理解し、最適化することができます。
化合物の類似性検索: 既存の化合物データベースに対して、PharmacoMatchの埋め込みを用いて類似化合物を迅速に検索することができます。これにより、新しいリード化合物の発見や、既存の化合物の改良が促進されます。