超图Transformer药物反应模型

多组学高阶关系

通过超图对比学习和图Transformer联合捕捉细胞系高阶关联与药物分子结构，提升药物反应预测精度。

张雯 · 邱航

Expert Systems with Applications 2026

技术优势

捕获高阶细胞系关系

通过超图聚合机制优化每种组学数据的超图结构，显式建模细胞系之间的高阶关联，弥补传统图模型只能表示成对关系的不足。

深度融合多组学

利用图级注意力机制将各组学超图融合为统一超图，增强多关系复杂数据的表征能力。

药物分子结构充分利用

设计分子特异性注意力的图Transformer，直接从药物分子图提取结构信息，而非仅用简化特征。

应用场景

• 个性化用药：根据患者多组学与药物结构预测个体药物反应，辅助医生定制精准治疗方案。
• 药物敏感性预测：直接预测药物对特定细胞系的敏感性（如IC50），可用于筛选有效药物或判断耐药。