Motivering: I silico förutsägelse av läkemedels-målinteraktioner spelar en viktig roll för att identifiera och utveckla nya användningsområden för befintliga eller övergivna droger. Nätverksbaserade metoder har nyligen blivit ett populärt verktyg för att upptäcka nya interaktioner mellan läkemedel och mål. Tyvärr kan de flesta av dessa nätverksbaserade metoder endast förutsäga binära interaktioner mellan läkemedel och mål, och information om olika typer av interaktioner har inte utnyttjats väl för DTI förutsägelse i tidigare studier. Å andra sidan kan införandet av ytterligare information om relationer mellan narkotikamål och narkotikaåtgärder förbättra prognoserna för DTI. Dessutom kan de förutsagda typerna av DTI bredda vår förståelse för den molekylära grunden för läkemedelsaktioner. Resultat: Vi föreslår en första metod för maskininlärning för att integrera flera typer av DTI och förutsäga okända relationer mellan läkemedel och mål eller olika typer av åtgärder. Vi kastar det nya DTI-förutsägelseproblemet i en tvålagers grafisk modell, kallad begränsad Boltzmann-maskin, och tillämpar en praktisk inlärningsalgoritm för att träna vår modell och göra förutsägelser. Tester på två offentliga databaser visar att vår begränsade Boltzmann maskinmodell effektivt kan fånga de latenta funktionerna i ett DTI-nätverk och uppnå utmärkt prestanda när det gäller att förutsäga olika typer av DTI, med arean under precisionsavstängningskurvan upp till 89.6. Dessutom visar vi att integrering av flera typer av DTI avsevärt kan överträffa andra förutsägelser antingen genom att helt enkelt blanda flera typer av interaktioner utan åtskillnad eller med endast en enda interaktionstyp. Ytterligare tester visar att vårt tillvägagångssätt kan sluta sig till en stor del av nya DTI som har validerats av kända experiment i litteraturen eller andra databaser. Dessa resultat tyder på att vårt tillvägagångssätt kan ha stor praktisk relevans för DTI:s förutsägelse och ompositionering av läkemedel, och därmed främja processen för att upptäcka droger. Tillgänglighet: Programvara och dataset finns tillgängliga på begäran.
Wang och Zeng Ref föreslår en metod baserad på begränsade Boltzmann maskiner för läkemedels-målinteraktion förutsägelse.
Predicting drug-target interactions using restricted Boltzmann machines
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}