对与药物相关的相互作用进行系统审查 利用深度学习和LLM进行预测和缓解
Soheila Behrooznia1, Mohsen Hooshmand1
1Department of Computer Science and Information Technology, Institute for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS), Zanjan 45137-66731, Iran.
本综述探讨了计算机药物发现中的机器学习和深度学习,重点关注药物相互作用 (DDI),药物向相互作用 (DTI) 和药物不良反应 (ADR). 它强调NLP和LLM的数据洞察力,并建议未来研究的整体方法.
科学领域:
- 计算机化药物发现.
- 药物基因组学 药物基因组学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 计算药物发现加速了治疗查,降低了成本.
- 机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和大型语言模型 (LLM) 正在改变这个领域.
- 关键领域包括药物相互作用 (DDI),药物向相互作用 (DTI) 和药物不良反应 (ADR).
研究的目的:
- 系统地审查药物发现中的ML和DL技术.
- 将重点放在DDI,DTI和ADR的提取上.
- 确定研究缺口,并提出未来的方向.
主要方法:
- 对100多篇论文 (2020-2025) 的系统文献综述.
- 将方法分类为深度学习,机器学习,图形学习和混合模型.
- 对自然语言处理 (NLP) 和LLM进行数据提取的分析.
主要成果:
- ML和DL显著影响DDI,DTI和ADR预测.
- 在从生物医学和化学数据中提取见解方面,NLP和LLM显示了变革性的潜力.
- 确定了药物发现的关键数据库和数据集.
结论:
- 现有的研究往往缺乏同时进行DDI,DTI和ADR提取.
- 需要采取更全面的方法来解决这些相互关联的方面.
- 评估了各种模型的性能指标,突出了它们的优缺点.
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