Motivering: Användning av läkemedelskombinationer, så kallad polyfarmaci, är vanligt vid behandling av patienter med komplexa sjukdomar eller samtidigt förekommande tillstånd. En betydande följd av polyfarmaka är dock en mycket högre risk för biverkningar för patienten. Biverkningar av polyfarmaci uppstår på grund av läkemedelsinteraktioner, där aktiviteten av ett läkemedel kan förändras, gynnsamt eller ogynnsamt, om det tas tillsammans med ett annat läkemedel. Kunskapen om läkemedelsinteraktioner är ofta begränsad eftersom dessa komplexa relationer är sällsynta och vanligtvis inte observeras i relativt små kliniska tester. Att upptäcka biverkningar av polyfarmaci är därför fortfarande en viktig utmaning med betydande konsekvenser för patientdödlighet och sjuklighet. Här presenterar vi Decagon, en metod för att modellera polyfarmaci biverkningar. Metoden bygger upp ett multimodalt diagram över protein-protein interaktioner, läkemedels-protein målinteraktioner, och polyfarmaci biverkningar, som representeras som läkemedelsinteraktioner, där varje biverkning är en kant av en annan typ. Decagon är utvecklat speciellt för att hantera sådana multimodala grafer med ett stort antal kanttyper. Vårt tillvägagångssätt utvecklar ett nytt grafkonvolutionellt neuralt nätverk för multirelationell länkförutsägelse i multimodala nätverk. Till skillnad från metoder som är begränsade till att förutsäga enkla läkemedelsinteraktionsvärden, kan Decagon förutsäga den exakta biverkningen, om någon, genom vilken en given läkemedelskombination manifesteras kliniskt. Decagon förutspår noggrant biverkningar av polyfarmaci, bättre utgångsvärden med upp till 69 %. Vi finner att det automatiskt lär sig representationer av biverkningar som tyder på samtidig förekomst av polyfarmaci hos patienter. Dessutom, Decagon modeller särskilt väl polyfarmacy biverkningar som har en stark molekylär grund, medan på övervägande icke-molekylära biverkningar, det uppnår bra prestanda på grund av effektiv delning av modellparametrar över kanttyper. Decagon öppnar upp möjligheter att använda stora farmakologiska och patientpopulationsdata för att flagga och prioritera polyfarmacibiverkningar för uppföljningsanalys via formella farmakologiska studier. Tillgänglighet: Källkod och förbehandlade datauppsättningar finns på: http://snap.stanford.edu/decagon.
Dessutom, Zitnik et al. REF presenterade en Decagon modell som används för att modellera biverkningar av polyfarmaci, deras modell konstruerar en multimodal graf av olika interaktioner (dvs. protein-protein interaktioner, interaktion med läkemedelsmål) och polyfarmaci biverkningar.
Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks
{'venue': 'Bioinformatics, 34:13, 457-466, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Mathematics', 'Medicine']}