ABSTRACT: Djupt lärande främjar snabbt många områden inom vetenskap och teknik med flera framgångshistorier inom bild, text, röst- och videoigenkänning, robotik och autonom körning. I denna uppsats visar vi hur djupa neurala nätverk (DNN) tränas på stora transkriptionella svarsdata uppsättningar kan klassificera olika läkemedel till terapeutiska kategorier enbart baserat på deras transkriptionella profiler. Vi använde perturbation prover av 678 läkemedel över A549, MCF-7, och PC-3 cellinjer från LINCS Project och kopplade dem till 12 terapeutiska användningskategorier som härrör från MeSH. För att träna DNN, använde vi både gennivå transkriptomic data och transkriptomic data bearbetas med hjälp av en väg aktivering scoring algoritm, för en poolad data uppsättning prover perturbed med olika koncentrationer av läkemedlet i 6 och 24 timmar. Vid klassificering av både väg- och gennivåer uppnådde DNN hög klassificeringsnoggrannhet och överträffade på ett övertygande sätt modellen för stödvektorer (SVM) på varje klassificeringsproblem i flera klasser, men modeller baserade på vägnivådata utfördes betydligt bättre. För första gången demonstrerar vi ett djupt lärande neuralt nät tränat på transkriptomiska data för att känna igen farmakologiska egenskaper hos flera läkemedel över olika biologiska system och tillstånd. Vi föreslår också att använda djupa neurala nätet förvirring matriser för drogompositionering. Detta arbete är ett bevis på principen för att tillämpa djupt lärande på upptäckt och utveckling av narkotika.
Aliper m.fl. REF använde djupa neurala nätverk (DNN) och stöd vektor maskiner (SVM) för att lära sig från LINCS data som motsvarar 678 läkemedel över tre cellinjer.
Deep Learning Applications for Predicting Pharmacological Properties of Drugs and Drug Repurposing Using Transcriptomic Data
{'venue': 'Molecular pharmaceutics', 'journal': 'Molecular pharmaceutics', 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Medicine']}