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申请/专利权人：四川大学华西医院
摘要：本发明公开了一种药物治疗疾病的关键通路预测模型的构建方法及其预测方法，涉及医药及人工智能技术领域。本发明使用关系图卷积网络学习药物、基因、通路和疾病之间的复杂性生物学关系，并捕捉生物实体之间的相互关系，利用掩码学习，可以根据输入的药物和疾病，计算每条“药物‑药物基因‑KEGG通路‑疾病基因‑疾病”路径的重要性，从而识别出药物治疗疾病的最重要的通路。本发明更为客观地量化了通路的重要性，且使得通路之间具有可比较性。
主权项：1.药物治疗疾病的关键通路预测模型的构建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，S1、数据集的收集步骤：收集“药物-基因”、“基因-KEGG通路-基因”、“疾病-基因”和“药物-疾病”的节点和关系数据；S2、图数据的构建步骤：根据S1步骤收集到的数据集构建药物治疗疾病的网络图，该网络图包含5种节点类型和5种边类型，所述5种节点类型分别为药物节点、药物基因节点、疾病节点、疾病基因节点和KEGG通路节点，所述5种边类型分别为目标边、被包含边、包含边、导致边和治疗边；药物节点与药物基因节点之间为目标边，药物基因节点与KEGG通路节点之间为被包含边，KEGG通路节点与疾病基因节点之间为包含边，疾病基因节点与疾病节点之间为包含边，疾病基因节点与疾病节点之间为导致边，药物节点与疾病节点之间为治疗边；S3、边预测模型构建步骤：基于S2步骤构建的药物治疗疾病的网络图，构建一个基于关系图卷积神经网络的边预测模型；在建立边预测模型时，使用R-GCN作为掩码器学习药物治疗疾病的网络图上的节点嵌入，并使用内积计算边的预测概率；将药物治疗疾病的网络图中的治疗边作为预测目标，其他类型的边用于边预测模型的消息传递；S4、解释器构建步骤：在S3步骤构建好的基于关系图卷积神经网络的边预测模型基础上，利用掩码学习思想为该边预测模型构建一个解释器，对每条“药物-药物基因-KEGG通路-疾病基因-疾病”路径进行评分并预测关键通路。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学华西医院 药物治疗疾病的关键通路预测模型的构建方法及其预测方法
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