Классификация воздействия наркотиков с использованием графического подхода, основанного на частотности.

Классификация наркотиков в категории симптоматических (SYM) и корректирующих заболевания (DM) имеет важное значение для понимания их терапевтического воздействия и играет ключевую роль в восстановлении лекарств. В то время как многие вычислительные подходы сосредоточены на прогнозировании целевых показателей по наркотикам, они часто игнорируют характер принимаемых наркотиком мер по прогрессированию заболеваний. В этом исследовании предлагается основанная на графике стратегия классификации лекарств как SYM или DM с учетом их воздействия на лечение болезней. Мы создаем разнородную сеть, состоящую из генов, болезней и наркотиков, и применяем наиболее короткие траверсные рамки для классификации наркоэффекта. Во время траверса некоторые гены часто появляются в самых коротких метапатах, связывающих болезни и лекарства. Эти повторяющиеся гены определяются по частотности их появления в известных путях заболевания наркотиками. Для новой пары наркозависимых, если траверсальный путь содержит повторяющиеся гены, помеченные для конкретного вида лечения, мы классифицируем лекарство соответствующим образом. В дополнение к классификации наркотиков предлагаемый метод включает в себя систему, основанную на метапатии, в целях повышения интерпретируемости. Экспериментальные результаты показывают, что наша модель обеспечивает значительно более высокую классификационную точность по сравнению с передовыми методами машинного обучения и глубокого обучения. Тематическое исследование по множественному склерозу также подтверждает биологическую актуальность нашего подхода.