Insilico förutsägelsen om potentiella interaktioner mellan läkemedel och målproteiner är av central betydelse för identifieringen av nya läkemedel eller nya mål för befintliga läkemedel. Endast en liten del av alla läkemedelsmålpar i nuvarande datauppsättningar är dock experimentellt validerade interaktioner. Detta motiverar behovet av att utveckla beräkningsmetoder som förutsäger äkta interaktion par med hög noggrannhet. Resultat: Vi visar att en enkel maskininlärningsmetod som använder drog-målnätverket som den enda informationskällan är kapabel att förutsäga äkta interaktion par med hög noggrannhet. Särskilt introducerar vi interaktionsprofiler av droger (och mål) i ett nätverk, som är binära vektorer som anger förekomsten eller frånvaron av interaktion med varje mål (drog) i det nätverket. Vi definierar en kärna på dessa profiler, som kallas Gaussian Interaktion Profile (GIP) kärnan, och använder en enkel klassificering, (kernel) Regularized Least Squares (RLS), för att förutsäga läkemedels-målinteraktioner. Vi testar jämförelsevis effekten av RLS med GIP-kärnan på fyra interaktionsnätverk som används i tidigare studier. Den föreslagna algoritmen uppnår arean under precisionskurvan (AUPR) upp till 92,7, vilket avsevärt förbättrar resultaten av de senaste metoderna. Dessutom visar vi att användning av även kärnor baserade på kemisk och genomisk information ytterligare ökar noggrannheten, med en snygg förbättring på små datauppsättningar. Dessa resultat styrker relevansen av nätverkets topologi (i form av interaktionsprofiler) som informationskälla för att förutsäga interaktioner mellan läkemedel och mål. Tillgänglighet: Programvara och kompletterande material finns på
Typiska exempel på denna typ av Kronecker-kärnapplikationer finns i bioinformatik, såsom uppgiften att förutsäga interaktioner mellan läkemedel och mål REF.
Gaussian interaction profile kernels for predicting drug–target interaction
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}