AI医药论文笔记--Molecular Substructure-Aware Network用于药物间相互作用预测

Molecular Structural-Aware Model for the Analysis of Drug-Drug Interaction Mechanisms

MSAN:用于药物相互作用预测的子结构感知网络

浙江大学发表在 CIKM-2022 10月

目录

A substructure-aware molecular system aimed at predicting drug-drug interactions.

1.研究背景

2.方法

MSAN-SE Module

MSAN-SI Module

Prediction Module

3.实验

---

1.研究背景

现有的DDI预测方法大概可以分为三类：

一类基于专业知识的方法如分子指纹图谱分析，在应用过程中面临难以提取特征信息以及数据完整性缺失的问题。

另一类方法依赖于部分已知的DDI网络，在某些特定条件下（如输入数据不足或某些药物作为孤立节点存在），这也可能导致难以获得可靠的预测结果

第三类方法基于原始分子图的信息开展研究，在输入数据获取方面相较于前两类其他方法而言更为便捷。它依赖于其基元化学结构的信息特征，在分析过程中能够更充分地提取分子间的相互作用关系，并展现出更强的一般性。作者在此提出的方法正是此类研究的核心内容之一

**Relate wo