中南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、生物信息學(xué)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室成員趙皓晨博士在藥物副作用預(yù)測(cè)領(lǐng)域取得重要研究成果。該研究成果以“A novel graph attention model for predicting frequencies of drug-side effects from multi-view data”為題，在國(guó)際生物信息學(xué)權(quán)威期刊《Briefings in Bioinformatics》(IF=11.622)上在線發(fā)表。

藥物副作用對(duì)藥物的研發(fā)和使用有著重大影響，直接關(guān)系到患者身心健康以及切身感受。對(duì)藥物的副作用頻率的準(zhǔn)確估計(jì)在藥物風(fēng)險(xiǎn)-收益評(píng)估中至關(guān)重要。該研究成果開(kāi)發(fā)了一種名為MGPred的端到端模型，用來(lái)預(yù)測(cè)藥物的副作用以及發(fā)生頻率。該模型集成了包括相似性信息、已知藥物副作用頻率信息和詞嵌入信息，三種不同類型的特征。相比于少數(shù)僅使用已知的藥物的副作用頻率的研究，這項(xiàng)工作基于三種不同類型的特征提取不同的視圖表示向量，然后基于注意力機(jī)制重新組合這些潛在的視圖向量以獲得用于預(yù)測(cè)的特征向量。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證顯示，該研究成果比現(xiàn)有方法具有更高的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，并具有實(shí)際的生物指導(dǎo)意義。本研究為促進(jìn)人工智能與藥物發(fā)現(xiàn)相結(jié)合提供了新的方法。

王建新教授團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期致力于計(jì)算機(jī)算法與優(yōu)化、生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)影像分析等方面研究。該研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃、湖南省科技計(jì)劃等基金支持。

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網(wǎng)址: 基于圖注意力機(jī)制的藥物副作用頻率預(yù)測(cè)方法 http://www.u1s5d6.cn/newsview413758.html