研究前沿：福州大学翁祖铨团队药物-药物相互作用-MeTDDI算法 | Nature Machine Intelligence

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意外药物-药物相互作用drug–drug interactions (DDIs)是药物研究和临床应用的重要问题，因为这会引起严重药物不良反应或停药的高风险。许多深度学习模型，在药物-药物相互作用DDI预测方面取得了很高的性能，但揭示药物-药物相互作用DDI根本原因的模型可解释性，尚待探索。 今日，福州大学Yi Zhong, Gaozheng Li，翁祖铨 Zuquan Weng等，福建医科大学附属第一医院Biao Wang，美国元星制药（MetaNovas Biotech Inc.）Heng Luo，在Nature Machine Intelligence上发文，提出了MeTDDI——一种具有局部-全局自注意和共同注意的深度学习框架，以学习用于药物-药物相互作用DDI预测的基于Motif图。 这种算法实现了具有竞争力的性能。关于可解释性，对涉及13,786种药物-药物相互作用DDI的73种药物进行了广泛评估，MeTDDI可精确解释涉及58种药物的5,602种药物-药物相互作用DDI的结构机制。MeTDDI ………………………………