超图变换器药物协同预测模型

AUC达0.93

通过超图建模药物-细胞系协同关系，融合粗细粒度信息，准确预测抗癌药物组合的协同效应。

王巍 · 刘东 · 李钧涛 · 周运 · 王鲜芳

Briefings in Bioinformatics 2023

参数信息

AUC

0.93±0.01

AUPR

0.69±0.02

RMSE

13.77±0.07

PCC

0.81±0.02

技术优势

粗细粒度都利用

CIE模块通过超图变换器提取粗粒度表示，FIE模块利用相似性矩阵评估细粒度信息，两者融合提升预测。

缓解过平滑

Contranorm归一化层可缓解图神经网络中常见的过平滑问题，保持节点表示的可区分性。

补足局部信息

加入高斯噪声增强模型对局部信息缺失的鲁棒性。

应用场景

• 药物组合发现：快速筛选有协同潜力的药物组合，减少湿实验次数。
• 抗癌药物研发：预测抗癌药物联用效果，加速临床前评估。
• 精准医疗AI：整合药物与细胞系多粒度特征，支持个性化联合用药决策。
• 计算药理学：用超图建模药物-细胞系协同关系，提供可解释的预测。