Bakgrund: Att undersöka och förstå läkemedelsinteraktioner är viktigt för att förbättra den kliniska vårdens effektivitet. DDI kan förekomma när två eller flera läkemedel administreras tillsammans. Experimentellt baserade DDI-detektionsmetoder kräver en stor kostnad och tid. Därför finns det ett stort intresse av att utveckla effektiva och användbara beräkningsmetoder för att dra slutsatser om potentiella DDI. Standard binära klassificeringar kräver både positiva och negativa för träning. I ett DDI-sammanhang kan läkemedelspar som är kända för att interagera fungera som positiva för prediktiva metoder. Men, de negativa eller drog par som har bekräftats ha ingen interaktion är knappa. För att ta itu med denna brist på negativa, introducerar vi en positiv-omärkt Learning metod för att härleda potentiella DDIs. Resultat: Den föreslagna metoden består av tre steg: i) tillämpning av Growing Self Organizing Maps för att härleda negativa från den omärkta datauppsättningen; ii) med hjälp av en parvis likhetsfunktion för att kvantifiera överlappningen mellan individuella egenskaper hos droger och iii) med hjälp av stödvektorn maskinklassificering för att härleda DDI. Vi fick 6036 DDI från DrugBank databas. Genom att använda den föreslagna metoden drogpar vi 589 som sannolikt inte interagerar med varandra; dessa läkemedel par används som representativa data för den negativa klassen i binär klassificering för DDI förutsägelse. Dessutom klassificerar vi de förutsagda DDI som Cytokrom P450 (CYP) enzym-Dependent och CYP-oberoende interaktioner som åberopar deras platser på den växande självorganiserande kartan, på grund av den särskilda betydelsen av dessa enzymer i kliniskt signifikanta interaktionseffekter. Vidare tillhandahåller vi en fallstudie på tre förutsagda CYP-Dependent DDI för att utvärdera den kliniska relevansen av denna studie. Slutsats: Vårt föreslagna tillvägagångssätt visade en absolut förbättring i F1-poäng på 14 och 38 % jämfört med den metod som slumpmässigt väljer omärkta datapunkter som troliga negativa, beroende på valet av likhetsfunktion. Vi kom fram till 5300 möjliga CYP-Dependent DDI och 592 CYP-oberoende DDI med de högsta bakre sannolikheterna. Våra upptäckter kan användas för att förbättra den kliniska vården och forskningsresultaten av läkemedelsutveckling.
Hameed m.fl. REF presenterade ett positivt-omärkt lärande (PUL) tillvägagångssätt baserat på den växande självorganiserande kartan (GOM) kluster för att uppskatta potentiella negativa data som krävs för binära klassificeringsmetoder för DDI inference.
Positive-Unlabeled Learning for inferring drug interactions based on heterogeneous attributes
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}