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DRUG AI 为了推动基因发现向疾病发病生物学和治疗发现的转化，研究人员提出了一种集成深度学习框架，称为PIONEER（Protein–protein InteractiOn iNtErfacE pRediction），可预测人类及七种常见模式生物中已知蛋白质相互作用的结合位点特异性界面，从而生成全面的结构信息驱动的蛋白质相互作用组。研究人员证明了PIONEER在预测精度上优于现有的先进方法，并通过实验验证了其预测结果。研究表明，疾病相关突变在PIONEER预测的蛋白质相互作用界面中富集，并探讨了这些突变对疾病预后和药物响应的影响。通过对约11,000个全外显子组的分析，研究人员发现586个显著的蛋白质相互作用（PPI）富含PIONEER预测的界面体细胞突变（称为oncoPPIs），并显示这些oncoPPIs与患者生存率和药物响应具有显著关联。PIONEER既作为一个网络服务器平台，也作为一个软件包实现，可识别
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