第四范式生物藥物計算成果再次登上《Nature》子刊
        
                               
         2023-12-21
        
                               
        

        
	
        
		
        
			
        
				
        
					
        12月20日晚，國際頂級學術期刊《Nature》旗下子刊《Nature Computational Science》發表了第四范式（第一完成單位）在生物計算領域最新的研究成果。該論文采用了人工智能與生物網絡相結合的方法，精準預測聯合用藥后在療效、耐藥性、不良反應等方面的表現，可為臨床治療和新型藥物研發提供重要科學依據。這也是《Nature》系列期刊第二次刊登第四范式相關研究成果。
        
					
        
						
        
					
        

        論文地址：https://www.nature.com/articles/s43588-023-00558-4

        

        《Nature Computational Science》是專注于基礎和應用計算科學的《Nature》期刊，側重于計算技術和數學模型的開發與使用，以解決一系列科學學科中的復雜問題。該期刊以收錄論文“量少質高”著稱，發表的論文極具科研及應用價值。

        

        聯合用藥是臨床最普遍且有效的治療方式之一，具有增強療效、減少毒副作用和縮短療程等優點，但同時也伴隨著藥物相互作用引起的不良反應等不確定性因素。因此，多重用藥副作用的預測和發現，對改善患者用藥護理和新型藥物研發均起著至關重要的作用。

        

        為了提升新型藥物相互作用的推理效果，第四范式提出利用生物網絡進行知識補全。生物網絡是一種有向多關系圖，包含諸如基因、疾病、藥物等生物網絡的豐富生物知識，可以為新藥提供有效的輔助信息。此外，為解決生物網絡中大量無聲、噪音問題，第四范式利用基于路徑子圖的注意力機制，挖掘聯通新藥和已知藥物的重要鏈接路徑，從而實現對新型藥物相互作用的有效推理。

        

        相比傳統基于特征的藥物作用推理和基于深度學習的預測算法，利用生物網絡的EmerGNN算法對于各類型的藥物作用預測均能起到約10%的準確率提升，同時可通過挖掘出的路徑起到解釋預測結果的作用。

        

        除此之外，該成果還可被廣泛應用到其他生物醫藥領域，例如藥物靶向預測、蛋白質相互作用預測等。

        


        

        
					
        
						
        
					
        
					
        
						
					
        
				
        
			
        
		
        
	
        

                                    
        
                        
        
                    
        
                
        
            
        
            
        
        
    
        
    



        
    
        
    
        
    
        

        



        
    
        
        
    
        
    

        





















 




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