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新AI网络增强了对新型药物的药物-药物相互作用预测能力

研究人员开发了一种新颖的跨模态融合端到端学习网络（CMF-ELN），以改进药物-药物相互作用（DDIs）的预测，特别是针对数据稀缺的新药。该网络通过将分子结构和生物医学实体等多样化的多模态信息整合到以药物为中心的知识图中，解决了现有方法的局限性。这种方法实现了更全面的相似性建模和端到端学习，从而提高了预测准确性，并增强了对潜在和受害药物潜在机制的可解释性。