Läkemedelsinteraktion (DDI) är en förändring i effekten av ett läkemedel när patienten tar ett annat läkemedel. Karakteriserande DDI är mycket viktigt för att undvika potentiella biverkningar. Vi representerar DDI som ett komplext nätverk där noder hänvisar till droger och länkar hänvisar till deras potentiella interaktioner. På senare tid har problemet med kopplingsförutsägelser rönt stor uppmärksamhet i forskarsamhället. Vi representerar processen för länk förutsägelse som en binär klassificering uppgift på nätverk av potentiella DDIs. Vi använder länk förutsägelsetekniker för att förutsäga okända interaktioner mellan läkemedel i fem godtyckligt valda storskaliga DDI-databaser, nämligen DrugBank, KEGG, NDF-RT, SemMedDB och Twosides. Vi uppskattade prestandan av länk förutsägelse med hjälp av en serie experiment på DDI-nätverk. Vi utförde länk förutsägelse med oövervakad och övervakad metod inklusive klassificering träd, k-nearest grannar, stöd vektor maskin, slumpmässig skog, och lutning öka maskin klassificerare baserat på topologiska och semantiska likheter. Ett övervakat tillvägagångssätt överträffar helt klart ett oövervakat tillvägagångssätt. Twosides-nätverket fick den bästa förutsägelsen om arean under precisionsåterkallningskurvan (0.93 för både slumpmässiga skogar och lutningsförbättrande maskin). Den tillämpade metoden kan användas som ett verktyg för att hjälpa forskare att identifiera potentiella DDI. Den övervakade kopplingsförutsägelsemetoden visade sig lovande för potentiella DDI-prognoser och kan underlätta identifieringen av potentiella DDI i klinisk forskning.
På senare tid har Andrej K. et al. REF formulerade DDIs förutsägelse problem som en binär klassificering problem att förutsäga okända DDIs i 5 godtyckliga databaser såsom DrugBank, KEGG, NDF-RT, SemMedDB, och Twosides.
Predicting potential drug-drug interactions on topological and semantic similarity features using statistical learning
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}