DeepDDS:具有注意机制的深度图神经网络预测协同用药

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DeepDDS:具有注意机制的深度图神经网络预测协同用药
- 一、模型？
- 二、具体方法？
- 三、实验结果？

一、模型？

DeepDDS ：基于图卷积网络和注意力机制的深度学习模型，以识别能够有效抑制特定癌细胞生存能力的药物组合。

步骤：
- 通过多层感知 MLP获得癌细胞基因表达谱的特征嵌入。
- 基于药物SMILES生成的药物分子图，通过GAT或GCN获得药物的特征嵌入。
- 将药物和细胞株的嵌入向量连接送到多层全连接网络中，预测协同效应，实现药物组合的二元分类(协同或拮抗)。
数据集：
- 药物：DrugBank中提取SMILES。通过RDKit转换为图结构。
- 肿瘤细胞：基因表达数据来源于CCLE

二、具体方法？

GCN

GAT

提出了一种基于多头注意的体系结构，利用自注意机制学习图中节点的高级特征。每个注意力头都有自己的参数。

节点的输出特征计算为：

引入’softmax’函数对所有邻居节点进行归一化，以便于计算和比较。

基于MLP的细胞特征提取

MLP包括两个隐藏层
预测药物组合与细胞系的协同效应

通过 GAT 或 GCN 的药物嵌入向量，以及通过 MLP 的细胞系嵌入向量，将它们连接起来作为多个全连接层的输入。
对全连接层采用纺锤形结构。协同效应（分类标签）的概率由最后一个隐藏层输出后的softmax函数计算，如下：

三、实验结果？

将DeepDDS与经典机器学习方法(SVM、RF、GTB和XGBoost)和其他最新的深度学习方法(DTF、DeepSynergy和TranSynergy)进行了比较，发现DeepDDS明显优于其他竞争方法。

思考：DeepDDS的预测精度仍然局限于独立测试集，尽管我们的方法的性能远远优于所有竞争方法。我们认为，性能有限主要是由于训练样本数量少。事实上，基准数据集实际上只包括38种独特药物和39种癌细胞系，而如果包括新药物，可能的药物组合空间要大得多。

在我们的方法中，使用两种不同的图神经网络 GAT 和 GCN 来学习药物嵌入向量。我们广泛地比较了它们的性能，以及相当多的竞争方法。总体而言，GAT 的性能略好于 GCN，因此我们进一步探索了 GAT 模型的可解释性。然而，我们已经意识到分子图的物理化学性质和原子之间的注意力权重尚未完全了解。未来，我们有兴趣研究原子之间的联系，将更多的信息资源整合到 DeepDDS 模型中，以提高模型的可解释性和可预测性。

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