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    1. 北理工團隊在人工智能驅(qū)動的聯(lián)合用藥不良反應(yīng)預(yù)測方面取得新進展


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      近日,依托北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院/醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院空間生物與醫(yī)學(xué)工程研究所、生物醫(yī)藥成分分離與分析北京市重點實驗室,我校研究團隊通過構(gòu)建跨尺度信息關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)模型,在器官視角下的聯(lián)合用藥不良反應(yīng)預(yù)測方面取得突破性進展。研究成果以“Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules”為題發(fā)表于國際知名期刊《Nature Computational Science》,論文第一作者為北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院/醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院在讀碩士生李博陽,通訊作者為北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院李博副研究員、醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院李曉瓊教授。

      老年多病共病與多重用藥引發(fā)的藥物不良反應(yīng)已成為威脅公共健康的重大科學(xué)問題。多病共存已成為慢性疾病管理的核心挑戰(zhàn),其復(fù)雜性和管理難度遠超單一疾病?!丁笆奈濉苯】道淆g化規(guī)劃》中指出約78%的老年人至少患有一種慢性病,而同時罹患三種及以上慢性病的“一體多病”現(xiàn)象占比高達約20%。

      臨床多藥聯(lián)用對治療心腦血管疾病、腫瘤等慢病具有療效優(yōu)勢,但同時易引起不良反應(yīng)(ADR)風(fēng)險。傳統(tǒng)基于機器學(xué)習(xí)的計算模型、以及基于“知識圖譜—圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的主流架構(gòu),受限于冷啟動場景下的數(shù)據(jù)稀疏性,限制了ADR預(yù)測的準(zhǔn)確性。研究團隊首次提出器官視角下的不良反應(yīng)預(yù)測任務(wù),基于聯(lián)合用藥在多器官中的ADR共現(xiàn)模式,構(gòu)建了器官層面的ADR關(guān)聯(lián)矩陣。并融合分子層面藥物特征與知識圖譜先驗知識,通過可學(xué)習(xí)投影矩陣,將藥物組合的嵌入向量映射至與器官層面,形成與ADR維度一致的潛空間標(biāo)簽。以潛標(biāo)簽嵌入為節(jié)點、ADR關(guān)聯(lián)矩陣為邊權(quán)構(gòu)建異質(zhì)圖,采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)耦合多頭注意力機制實現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)信息的跨層傳播與動態(tài)聚合。OrganADR在涵蓋15個器官的評測中取得最優(yōu)性能,且能針對預(yù)測的不良反應(yīng)情況,輸出蛋白互作網(wǎng)絡(luò)信息,從藥物—蛋白互作的角度,解釋聯(lián)合用藥不良反應(yīng)的潛在機制。

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      圖1 OrganADR模型架構(gòu)示意圖

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      圖2 應(yīng)用OrganADR進行多器官不良反應(yīng)預(yù)測,并解析潛在的蛋白互作網(wǎng)絡(luò)

      綜上所述,OrganADR通過器官層面、藥物分子層面、生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)層面的多層次信息融合,構(gòu)建了用于聯(lián)合用藥不良反應(yīng)預(yù)測的計算模型。其不僅提升了聯(lián)合用藥不良反應(yīng)的預(yù)測準(zhǔn)確率,且從多器官交互的視角,建立了跨尺度生物醫(yī)學(xué)信息整合的計算范式,為預(yù)防藥物聯(lián)用的ADR提供了臨床輔助決策方案,有望進一步推動臨床精準(zhǔn)用藥的發(fā)展。

      文章鏈接:https://www.nature.com/articles/s43588-025-00816-7

      文章詳情:Boyang Li, Yifan Qi, Bo Li*, Xiaoqiong Li.* Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules. Nat Comput Sci (2025).


      附主要作者簡介:

      李博陽,第一作者,現(xiàn)為北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院碩士研究生,本科畢業(yè)于南開大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院。導(dǎo)師為李博副研究員。

      李博,通訊作者,現(xiàn)為北京理工大學(xué)前沿交叉研究院副研究員。研究方向:瞄準(zhǔn)重大疾病防治中的關(guān)鍵科學(xué)問題,主要針對神經(jīng)損傷、肝損傷、腫瘤和航天環(huán)境引發(fā)的損傷與藥物防護問題,探究生命活動的分子機制,闡釋重大疾病的發(fā)病機理與規(guī)律。涉及損傷機制、天然產(chǎn)物和中醫(yī)藥防護藥理藥效、AI+多組學(xué)分析,AI+藥物研發(fā)、新型先導(dǎo)化合物設(shè)計與合成等生物醫(yī)學(xué)、藥物化學(xué)、人工智能交叉領(lǐng)域。

      李曉瓊,北京理工大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,學(xué)校生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)科責(zé)任教授,空間生物與醫(yī)學(xué)工程研究所副所長,主要從事臨床體外檢驗醫(yī)療裝備(生物安全檢驗裝備、腫瘤診療)、人工智能多模態(tài)輔助決策(生物信息、臨床診療、計算藥學(xué)與圖像分析等方向)、航天生物醫(yī)學(xué)實驗載荷等交叉學(xué)科方面的研究,擔(dān)任“十四五”國家重點研發(fā)計劃“工程科學(xué)與綜合交叉”重點專項總體專家組成員,國際月球科研站大科學(xué)工程生存防護系統(tǒng)專家組成員,《生命科學(xué)儀器》雜志副主編,卓越期刊《Space:science and technology》雜志編委,中國電子學(xué)會生命電子學(xué)分會常委、秘書長,中國儀器儀表學(xué)會醫(yī)療儀器分會常務(wù)理事等,主持多個國家重點研發(fā)計劃課題、子課題,國家自然科學(xué)基金等。曾獲2021北京市科技進步二等獎,2022華夏醫(yī)學(xué)獎科技進步二等獎,2022中國發(fā)明創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)獎二等獎、中國電子學(xué)會先進工作者等獎勵。

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