Identifieringen av läkemedels-mål-interaktioner (DTI) är en viktig uppgift i drogupptäckt, där droger är kemiska föreningar och mål är proteiner. Traditionella DTI-prediktionsmetoder är antingen tidskrävande (simuleringsbaserade metoder) eller starkt beroende av domänexpertis (similateralitetsbaserade och funktionsbaserade metoder). I detta arbete föreslår vi en end-to-end neural nätverksmodell som förutsäger DTIs direkt från låg nivå representationer. Förutom att göra förutsägelser, ger vår modell biologisk tolkning med hjälp av dubbelriktad uppmärksamhetsmekanism. Istället för att använda förenklade inställningar där en datauppsättning utvärderas som en helhet, utformade vi en utvärderingsdatauppsättning från BindandeDB efter mer realistiska inställningar där förutsägelser av oobserverade exempel (proteiner och läkemedel) måste göras. Vi jämförde experimentellt vår modell med matrisfaktorisering, likhetsbaserade metoder och en tidigare djupinlärningsmetod. Sammantaget visar resultaten att vår modell överträffar andra tillvägagångssätt utan att kräva domänkunskap och funktionsteknik. I en fallstudie illustrerade vi vår förmåga att ge biologiska insikter för att tolka förutsägelserna.
Genom att lära från molekylära strukturer och proteinsekvenser, Gao et al. REF föreslog en neural modell för prediktion av narkotikamål och använde en dubbelriktad uppmärksamhetsmekanism för att ge en biologisk tolkning av prediktionen.
Interpretable Drug Target Prediction Using Deep Neural Representation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}