中南大学计算机学院、生物信息学湖南省重点实验室成员赵皓晨博士在药物副作用预测领域取得重要研究成果。该研究成果以“A novel graph attention model for predicting frequencies of drug-side effects from multi-view data”为题，在国际生物信息学权威期刊《Briefings in Bioinformatics》(IF=11.622)上在线发表。
药物副作用对药物的研发和使用有着重大影响，直接关系到患者身心健康以及切身感受。对药物的副作用频率的准确估计在药物风险-收益评估中至关重要。该研究成果开发了一种名为MGPred的端到端模型，用来预测药物的副作用以及发生频率。该模型集成了包括相似性信息、已知药物副作用频率信息和词嵌入信息，三种不同类型的特征。相比于少数仅使用已知的药物的副作用频率的研究，这项工作基于三种不同类型的特征提取不同的视图表示向量，然后基于注意力机制重新组合这些潜在的视图向量以获得用于预测的特征向量。在基准数据集上的验证显示，该研究成果比现有方法具有更高的预测精准度，并具有实际的生物指导意义。本研究为促进人工智能与药物发现相结合提供了新的方法。
王建新教授团队长期致力于计算机算法与优化、生物信息学、医学影像分析等方面研究。该研究工作得到国家自然科学基金、高等学校学科创新引智计划、湖南省科技计划等基金支持。