HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

نشر المعلومات ثلاثية الرؤوس لتنبؤ الآثار الجانبية للعلاج المتعدد الأدوية

Hao Xu, Shengqi Sang, Haiping Lu
نشر المعلومات ثلاثية الرؤوس لتنبؤ الآثار الجانبية للعلاج المتعدد الأدوية
الملخص

يؤدي استخدام مزيج من الأدوية غالبًا إلى آثار جانبية متعددة الأدوية (POSE). وقد صُمّمت طريقة حديثة لتقدير POSE على أنها مشكلة تنبؤ بالروابط في رسم بياني يضم الأدوية والبروتينات، وتم حلها باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية الرسومية (GCNs). ومع ذلك، نظرًا للعلاقات المعقدة في POSE، تتمتع هذه الطريقة بتكاليف حسابية عالية واحتياجات كبيرة من الذاكرة. تُقترح في هذه الورقة نموذج مرن يُعرف بـ "نقل المعلومات الثلاثية الرسومية" (TIP)، يعمل على ثلاث رسوم فرعية لاستخلاص التمثيلات بشكل تدريجي من خلال التفاعل من رسم بروتين-بروتين إلى رسم دواء-دواء عبر رسم بروتين-دواء. أظهرت التجارب أن نموذج TIP يحسن الدقة بنسبة تزيد عن 7%، ويزيد الكفاءة الزمنية بـ 83 مرة، ويحسن الكفاءة المكانية بثلاث مرات.

نشر المعلومات ثلاثية الرؤوس لتنبؤ الآثار الجانبية للعلاج المتعدد الأدوية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI