HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

SSI–DDI: التفاعلات الفرعية–الفرعية للتنبؤ بالتفاعلات الدوائية–الدوائية

{Jian-Yu Shi, Hui Yu, Arnold Nyamabo}
الملخص

يُعدّ القلق الرئيسي المُرتبط بتناول أدوية متعددة معًا هو الخطر العالي من التداخل بين آليات عملها، المعروف بتفاعلات الأدوية الدوائية الضارة (DDIs)، التي قد تؤدي إلى أذى جسيم في الكائن الحي. وعلى الرغم من الاقتراحات المتعددة لطرق حسابية لتحديد التفاعلات الضارة المحتملة بين الأدوية، إلا أن هناك مجالًا ما زال مفتوحًا للتحسين. فغالبًا ما تعتمد الطرق الحالية على معرفة مُسبقة بأن التفاعلات الضارة بين الأدوية تنشأ في الأساس من تفاعلات بين البنية الكيميائية الجزئية، وليس من الهياكل الكيميائية الكاملة للأدوية، لكنها لا تُبنى صراحةً على هذه المعرفة. علاوةً على ذلك، تعتمد معظم الطرق الحالية على تمثيل جزيئي مهندس يدويًا، وهو ما يقتصر على معرفة الخبير في المجال. نُقدّم إطار عمل يُسمى "تفاعل البنية الجزئية مع البنية الجزئية – تفاعل الدواء مع الدواء" (SSI–DDI)، وهو إطار تعليم عميق يعمل مباشرةً على تمثيلات الرسم البياني الجزيئي الخام للأدوية لاستخراج ميزات أكثر غنىً، وبالأهمية القصوى، يُحلل مهمة توقع التفاعل بين دوائين إلى تحديد التفاعلات الثنائية بين البنية الجزئية لكل دواء على حدة. وقد تم تقييم SSI–DDI على بيانات واقعية، وقد أظهر تحسنًا في أداء توقع التفاعلات الضارة مقارنة بالطرق الرائدة حاليًا. وتم إتاحة الشفرة المصدرية مجانًا على الرابط: https://github.com/kanz76/SSI-DDI.

SSI–DDI: التفاعلات الفرعية–الفرعية للتنبؤ بالتفاعلات الدوائية–الدوائية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI