《ITNNLS》：研究人员提出一种子结构交互架构进行药物相互作用预测

2023-06-05 生物谷 等1家媒体报道 科研进展

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2023年6月5日获悉，中山大学智能工程学院智能医疗研究中心主任陈语谦教授团队根据“药物是一个由不同官能团/化学子结构组成的实体，子结构决定了药代动力学和药效学特性，并影响着相互作用”提出了DSIL-DDI方法，学习领域不变的子结构相互作用，以提高模型的泛化能力。该工作通过从药物化学的角度研究这些药物子结构的组合如何导致潜在的DDI，来证明DSIL-DDI的可解释性。根据注意力权重索引药物对中贡献最大的子结构对（子结构相互作用）。然后将这些子结构相互作用与现有文献进行比较。展示了3个DDI事件并可视化了它们的子结构对。研究成果在国际著名期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》上发表，题目为“DSIL-DDI: A Domain-Invariant Substructure Interaction Learning for Generalizable Drug–Drug Interaction Prediction”。