Bakgrund: Flera beräkningsmetoder för att förutsäga läkemedels-målinteraktioner har utvecklats för att underlätta drogupptäcktsprocessen. Dessa metoder använder tillgängliga data om kända läkemedelsinteraktioner för att utbilda klassificeringsexperter i syfte att förutsäga nya oupptäckta interaktioner. En viktig utmaning när det gäller dessa uppgifter som ännu inte har behandlats med dessa metoder, nämligen obalans i klass, kan emellertid vara att försämra förutsägelsens resultat. Klassobalans kan delas in i två delproblem. För det första är antalet kända interagerande läkemedels-målpar mycket mindre än antalet icke-interaktiva läkemedels-målpar. Denna obalans förhållandet mellan interagerande och icke-interaktiva läkemedel-målpar kallas mellanklassen obalans. Mellanklassens obalans försämrar förutsägelsens prestanda på grund av förutsägelsens förutsägelseresultat gentemot majoritetsklassen (dvs. de icke-interaktiva paren), vilket leder till fler förutsägelsefel i minoritetsklassen (dvs. de interagerande paren). För det andra finns det flera typer av läkemedels-mål-interaktioner i data med vissa typer som har relativt färre medlemmar (eller är mindre representerade) än andra. Denna variation i representationen av de olika interaktionstyperna leder till en annan typ av obalans som kallas obalans inom klassen. I obalans inom klassen är förutsägelseresultaten partiska mot de bättre representerade interaktionstyperna, vilket leder till fler förutsägelsefel i de mindre representerade interaktionstyperna. Resultat: Vi föreslår en ensembleinlärningsmetod som innehåller tekniker för att ta itu med frågorna om obalans mellan klasser och obalans inom klassen. Experiment visar att den föreslagna metoden förbättrar resultaten över 4 toppmoderna metoder. Dessutom simulerade vi fall för nya läkemedel och mål för att se hur vår metod skulle fungera för att förutsäga deras interaktioner. Nya läkemedel och mål är de för vilka inga tidigare interaktioner är kända. Vår metod visade tillfredsställande förutsägelse prestanda och kunde förutsäga många av interaktionerna framgångsrikt. Slutsatser: Vår föreslagna metod har förbättrat förutsägelsens prestanda jämfört med det befintliga arbetet och därmed visat hur viktigt det är att ta itu med problem som rör klassobalans i data.
I REF användes också ensembleinlärning tillsammans med strategier för att ta itu med befintliga klassobalanser i nätverk för narkotikamål.
Drug-target interaction prediction via class imbalance-aware ensemble learning