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pharmacogenomics
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机器学习引领个性化医疗和药物基因组学新时代
机器学习正在通过实现从一刀切方法向个性化、基因型指导护理的转变来彻底改变医学。人工智能驱动的模型可以分析大量的基因组和人群数据，以预测个体对药物的反应，识别不良反应，并定制治疗方案。这项进步已经在精神病学、心脏病学和肿瘤学等领域产生了显著效益，人工智能模型通过医学影像分析和预测性风险评估来改善早期疾病检测。
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药物基因组学数据通过GNNs提升药物-药物相互作用预测能力
研究人员开发了一种方法，通过整合药物基因组学数据，利用图神经网络（GNNs）来增强药物-药物相互作用（DDI）的预测。该方法将分子结构信息与药物代谢途径（特别是细胞色素P450酶）的详细信息相结合。研究发现，这种知识图谱增强显著提高了DDI分类的准确性，尤其是在CYP2C9介导的相互作用方面，但未能克服预测全新药物相互作用的固有局限性。