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使用混合深度学习模型的药物侧〆效应的描述性预测( Descriptive prediction of drug side〆ffects using a hybrid deep learning model )
CY Lee YP Chen deep learning drug molecular structure drug side‐effects pharmacovigilance prediction
在本研究中，我们开发了一个混合深度学习(DL)模型，它是第一个具有初始模块的可解释的混合DL模型之一，以给出药物侧效应的描述性预测。该模型由图卷积神经网络(GCNN)和双向长短时记忆(BiLSTM)递归神经网络组成，该神经网络具有启动模块，可以更有效地学习药物的分子特征，并将药物结构与其相关的副作用联系起来。然后将两个网络（GCNN和BiLSTM）的输出连接起来，并使用一个完全连接的网络来预测药物的副作用。无论选择何种分类阈值，我们的模型都获得了0.846的AUC得分。其精确度得分为0.925，双语评价替比学(BLEU)得分分别为0.973、0.938、0.927和0.318，尽管使用了较小的药物数据集进行药物不良反应(ADR)预测，但仍取得了显著的成绩。此外，该模型能够准确地构造正确的词来描述药物侧方效应，并将其与药物名称和分子结构相关联。预测的药物结构和ADR关系将为临床前安全性药理学研究提供参考，并有助于药物开发早期阶段ADR的识别。它还可以帮助检测隐藏在现有药物中的未知ADRs，从而为药物警戒科学做出重大贡献。
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