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原標題：清華&第四范式&騰訊研究團隊：圖神經網絡與生物醫學網絡實現新興藥物相互作用預測
關鍵字：藥物,騰訊,生物醫學,網絡,路徑
文章來源：人工智能學家
內容字數：4486字

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新鮮的 AI for Science 資訊編輯 | 蘿卜皮
新興藥物的藥物相互作用 (DDI) 為治療和緩解疾病提供了可能性，利用計算方法準確預測這些相互作用可以改善患者護理并有助于高效的藥物開發。然而，許多現有的計算方法需要大量已知的 DDI 信息，這對于新興藥物來說是稀缺的。
清華大學、第四范式（4Paradigm）以及騰訊 Jarvis Lab 的研究人員提出了 EmerGNN，這是一種圖神經網絡，可以利用生物醫學網絡中的豐富信息來有效預測新興藥物的相互作用。
EmerGNN 通過提取藥物對之間的路徑、將信息從一種藥物傳播到另一種藥物以及在路徑上結合相關的生物醫學概念來學習藥物的成對表示。生物醫學網絡的邊緣經過加權以指示目標 DDI 預測的相關性。
總體而言，EmerGNN 在預測新興藥物相互作用方面比現有方法具有更高的準確性，并且可以識別生物醫學網絡上最相關的信息。
該研究以「Emerging drug interaction prediction enabled by a flow-based graph neural netwo

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