知識引導圖學習加速藥物發現 預測力升12%
浙江大學藥學院與控制科學學院團隊聯同企業發表論文,提出知識引導藥物關係預測器KGDRP,以異質圖整合多模態生物醫藥數據,在真實篩選場景中將藥物反應預測性能提升12%。
兩種範式待融合
現代藥物研發中,表型驅動與靶點驅動兩種發現路徑各有優勢卻難以兼顧。KGDRP作為圖表示學習方法,嘗試融合兩者,有效整合分散於不同來源的生物醫藥數據。


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