基于多任务消息传递神经网络的药物不良反应预测

陈君恒; 卢佩雯; 韩芳芳; 蔡永铭

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基于多任务消息传递神经网络的药物不良反应预测

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对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未知药物不良反应的预测效果。对SIDER公开数据集的89855例样本数据和DrugBank的5928例数据进行五折交叉验证,实验结果显示,在测试集上其平均受试者工作特征曲线下面积(AUROC)和平均F1值分别为0.9469和0.8753,表明本研究提出的MT-MPNN模型可以辅助临床有效挖掘潜在未知的药物不良反应。

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来源
《中国数字医学》 |2023年第8期|35-41|共7页
作者
陈君恒; 卢佩雯; 韩芳芳; 蔡永铭;
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作者单位

广东药科大学医药信息工程学院;

国家药品监督管理局药物警戒技术研究与评价重点实验室;

广东省中医药精准医学大数据工程中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类合理用药;其他科学技术在医学上的应用;
关键词
药物不良反应预测; 药物蛋白质链路预测; 多任务学习; 消息传递神经网络;

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