Bioinformatics：人工智能帮助预测混合用药的副作用
2018-08-13 MedSci MedSci原创
斯坦福大学的科研人员设计出了一种卷积神经网络，能够预测混合使用多种药物可能产生的副作用。 美国斯坦福大学（Stanford University）的计算机科学家设计出一种卷积神经网络，能够预测混合用药可能产生的副作用。 这项研究工作对患者具有重大的现实意义。通常，患者为治疗一种疾病或者减轻多种病情而服用的药物越来越多。但问题在于，我们对药物之间的相互作用知之甚少，由此带来了巨大风险。据研究
斯坦福大学的科研人员设计出了一种卷积神经网络，能够预测混合使用多种药物可能产生的副作用。 美国斯坦福大学（Stanford University）的计算机科学家设计出一种卷积神经网络，能够预测混合用药可能产生的副作用。 这项研究工作对患者具有重大的现实意义。通常，患者为治疗一种疾病或者减轻多种病情而服用的药物越来越多。但问题在于，我们对药物之间的相互作用知之甚少，由此带来了巨大风险。据研究人员介绍，医生可选择的药物种类繁多，加重了这一问题。她指出，“将一种新药与其他所有药物一起测试，这在现实中不可能实现，因为针对一种药物就要进行五千个新实验。” 这个问题促使研究人员设计了“十边形”（Decagon）系统，它是一种预测不同混合用药潜在副作用的人工智能应用。他们构建了一个大型卷积神经网络，模拟人体内超过19000种蛋白质的相互作用及不同药物与这些蛋白质的相互作用。研究人员利用记录了蛋白质-蛋白质及药物-蛋白质相互作用的数据库来驱动该模型。他们还加入了详细描述某些药物及混合用药相关副作用的数据库。 为实现预测功能，他们选择使用图卷积神经网络。这种神经网络常用于社交网络和知识图谱，但还需要对其
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