概况
本月订阅论文共16篇,参与研究的作者数量达52人,来自26家机构,其中合作研究机构数量达22对。研究范围涵盖了药学,计算机科学,数据科学,生物医学工程,麻醉学等学科领域。总体来说,本月研究呈现出药物相互作用预测模型多样化发展的趋势,涵盖了机器学习、深度学习、注意力机制、图神经网络等多种方法。研究内容不仅聚焦于传统药物相互作用的预测,还涉及蛋白质-药物、G蛋白偶联受体与药物的相互作用分析,以及中药注射剂对代谢酶的影响评估,体现了跨学科融合与应用导向的特点。
研究重点
本月订阅的论文覆盖了药学,计算机科学,数据科学,生物医学工程,麻醉学等学科领域,各重点学科领域占比详情如下,本月研究重点一定程度反映出药物相互作用预测模型的多样化发展趋势,涵盖机器学习、深度学习、图神经网络等方法,凸显跨学科融合与应用导向。
图片来源:技术发展分析报告
主要研究进展
机器学习模型 | 系统评价了基于机器学习构建的药物相互作用预测模型,分析其在药物研究中的应用价值。 | 基于机器学习构建药物相互作用预测模型的系统评价 |
提出了一种结合多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法,提升了预测精度。 | 基于多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法 | |
研究了基于多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法,验证了其有效性。 | 基于多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法 | |
深度学习技术 | 采用双向长短时记忆网络与自注意力机制相结合的方式进行药物-药物相互作用预测。 | 基于双向长短时记忆网络和自注意力机制的药物-药物相互作用预测 |
利用Transformer和LSTM结合的方法对药物相互作用进行了深入预测研究。 | 基于Transformer和LSTM的药物相互作用预测 | |
注意力机制 | 通过注意力特征融合策略实现了蛋白质-药物相互作用的准确预测。 | 注意力特征融合的蛋白质-药物相互作用预测 |
研究了注意力特征融合方法在蛋白质-药物相互作用预测中的应用效果。 | 注意力特征融合的蛋白质-药物相互作用预测 | |
图神经网络 | 基于异构图注意力网络开发了药物相互作用预测模型,并取得了良好性能。 | 基于异构图注意力网络的药物相互作用预测 |
心血管药物 | 专门针对心血管药物建立了药物相互作用预测模型并探讨了其实际应用场景。 | 心血管药物相互作用预测模型的建立与应用 |
生理药代动力学 | 构建了利托那韦的生理药代动力学模型,并用于预测其介导的药物相互作用。 | 利托那韦生理药代动力学模型的建立及其介导的药物相互作用预测 |
G蛋白偶联受体 | 结合多视角特征与随机森林算法预测G蛋白偶联受体与药物的相互作用。 | 基于多视角特征组合与随机森林的G蛋白偶联受体与药物相互作用预测 |
基于受体序列信息开展了G蛋白偶联受体-药物相互作用预测的相关研究。 | 基于序列的G蛋白偶联受体-药物相互作用预测研究 | |
中药调控机制 | 研究了中药注射剂对细胞色素P450酶的影响及其介导的药物相互作用预测。 | 中药注射剂对细胞色素P450的调控与药物相互作用预测 |
属性相似模型 | 提出了基于药物属性相似性的相互作用预测模型,并评估了其预测能力。 | 基于属性相似的药物相互作用预测模型 |
文献计量分析 | 通过对Web of Science数据库近10年的文献进行计量学分析,总结了领域研究趋势。 | 基于Web of Science数据库近10年药物相互作用预测模型文献计量学分析 |
跨学科研究
本月订阅的论文涉及多个学科,围绕药物相互作用预测、机器学习模型构建、深度学习算法优化等研究主题开展了跨学科研究,这些研究推动了药理学与计算科学的深度融合。
药理学与计算机科学 | 药物相互作用预测模型 | 研究了基于Web of Science数据库的文献计量学分析方法 | 基于Web of Science数据库近10年药物相互作用预测模型文献计量学分析 |
数据科学与人工智能 | 多层注意力网络 | 探索了基于消息传递网络的药物相互作用预测方法 | 基于多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法 |
生物信息学与统计学 | 蛋白质-药物相互作用 | 改进了基于注意力机制的蛋白质-药物相互作用预测方法 | 注意力特征融合的蛋白质-药物相互作用预测 |
方法评价
本月订阅的论文采用了多种研究方法,包括机器学习、深度学习、注意力机制和文献计量学分析等,广泛应用于药物相互作用预测领域。
机器学习 | 基于系统评价梳理机器学习在药物相互作用预测中的应用 | 基于机器学习构建药物相互作用预测模型的系统评价 |
深度学习 | 基于双向LSTM和自注意力机制构建药物相互作用预测模型 | 基于双向长短时记忆网络和自注意力机制的药物-药物相互作用预测 |
文献计量学分析 | 通过Web of Science数据对药物相互作用预测模型进行文献计量分析 | 基于Web of Science数据库近10年药物相互作用预测模型文献计量学分析 |
药代动力学建模 | 基于利托那韦生理药代动力学模型预测药物相互作用 | 利托那韦生理药代动力学模型的建立及其介导的药物相互作用预测 |
数据库与特征分析 | 建立心血管药物相互作用预测模型并评估其应用价值 | 心血管药物相互作用预测模型的建立与应用 |
合作追踪
(部分学者合作网络)
(部分机构合作网络)
图片来源:技术发展分析报告
本月学者之间及机构之间合作情况分析显示,药物相互作用预测模型的研究已成为多个学科交叉的热点领域,呈现出较强的团队协作与跨区域合作特征。张晔、刘岩、杨天绎、张力、赵志刚等学者多次共同出现在不同论文中,主要依托北京中医药大学东直门医院、罗格斯大学、北京天坛医院等机构展开深度合作,体现出稳定的科研合作关系。此外,饶晓洁、张通、孟献兵、陈俊龙等人在华南理工大学与琶洲实验室之间的联合研究也较为紧密。
从机构层面看,北京地区的医疗机构如北京中医药大学附属医院与首都医科大学附属医院在中医药与临床药学方向形成协同;而高校如南京理工大学、华南理工大学、青岛科技大学等则在机器学习、图神经网络等算法层面发挥主导作用。同时,部分研究还涉及国际合作,如江南大学与英国萨里大学在蛋白质-药物相互作用预测方面开展联合攻关。
热门合作领域集中在基于深度学习(如Transformer、LSTM、注意力机制)和图神经网络的药物相互作用预测模型构建,尤其关注心血管药物、G蛋白偶联受体相关靶点以及中药注射剂的相互作用机制。整体来看,该领域已形成“临床+药学+人工智能”多学科融合的研究生态,推动精准用药与智能医药的发展。
发现&解决
发现
通过对本月订阅论文的整理分析,可以发现药物相互作用预测领域的技术研究正在经历深刻变革,呈现出三个显著的变化趋势。首先,研究方法从传统的统计模型向机器学习、深度学习等人工智能技术快速演进,尤其是图神经网络(GNN)和注意力机制(如Transformer、LSTM)的应用日益广泛,提升了预测精度与泛化能力。其次,研究对象从传统的小分子药物相互作用扩展到蛋白质-药物、G蛋白偶联受体与药物之间的复杂交互关系,体现出研究维度的拓展与机制探索的深入。第三,跨学科融合趋势明显增强,药学、计算机科学、生物医学工程等多领域协同创新,形成了“临床+药学+人工智能”的新型研究生态。
这些变化为该领域带来了新的机会,例如推动个性化用药决策、加速新药研发流程、提升中药现代化水平等。然而,也伴随着挑战,如多源异构数据的整合难度加大、模型可解释性需求上升、跨学科人才短缺等问题亟待解决。未来,构建高效协作的研究平台、加强算法透明度与标准化建设将成为关键突破口。
建议
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报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成,仅供参考!