Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі

The article provides an analysis of known classes of methods for predicting side effects of polypharmacy. A new method of predicting the side effects of polypharmacy based on a heterogeneous graph neural network with blocks of attention is proposed. Based on known information about the drug, namely...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2024
Main Authors: Кузняк, В. П., Колесницький, О.К.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Vinnytsia National Technical University 2024
Subjects:
Online Access:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/687
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Optoelectronic Information-Power Technologies

Institution

Optoelectronic Information-Power Technologies
id oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-687
record_format ojs
spelling oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-6872024-07-25T13:15:12Z Prediction of side effects of polypragmation using a graphical neural network Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі Кузняк, В. П. Колесницький, О.К. side effects of polypharmacy механізм уваги медицина графи The article provides an analysis of known classes of methods for predicting side effects of polypharmacy. A new method of predicting the side effects of polypharmacy based on a heterogeneous graph neural network with blocks of attention is proposed. Based on known information about the drug, namely individual side effects and interaction with protein receptors, the network is able to predict the presence of side effects when combined with other known drugs. This information, in the form of a graphical representation of the data for each of the two drugs, is fed to the neural network, which determines the presence of a connection between the two nodes and the probability of each side effect given during training. The network, due to its inductive properties, is able to make predictions for drugs that were not used during model training, providing the ability to generalize side effect predictions for any drug with known individual side effects and target protein information. У статті наведено аналіз відомих класів методів прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії. Запропоновано новий метод прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії на основі гетерогенної графової нейронної мережі з блоками уваги. На основі відомої інформації про лікарський засіб, а саме індивідуальні побічні ефекти та взаємодію з білковими рецепторами, мережа здатна спрогнозувати наявність побічних ефектів при комбінації з іншими відомими лікарськими засобами. Ця інформація у вигляді графового представлення даних для кожного з обох лікарських засобів подається на вхід нейронній мережі, яка визначає наявність зв’язку між двома вузлами та ймовірність кожного побічного ефекту, заданого під час тренування. Мережа через свою індуктивнсть здатна робити прогнози для лікарських засобів, які не використовувалися під час навчання моделі, що надає можливість узагальнювати передбачення побічних ефектів для будь-якого лікарських засобів з відомими індивідуальними побічними ефектами та інформацією про цільові протеїни. Vinnytsia National Technical University 2024-06-27 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/687 10.31649/1681-7893-2024-47-1-88-95 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 47 No. 1 (2024); 88-95 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 47 № 1 (2024); 88-95 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 47 № 1 (2024); 88-95 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2024-47-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/687/644
institution Optoelectronic Information-Power Technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2024-07-25T13:15:12Z
collection OJS
language Ukrainian
topic механізм уваги
медицина
графи
spellingShingle механізм уваги
медицина
графи
Кузняк, В. П.
Колесницький, О.К.
Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
topic_facet side effects of polypharmacy
механізм уваги
медицина
графи
format Article
author Кузняк, В. П.
Колесницький, О.К.
author_facet Кузняк, В. П.
Колесницький, О.К.
author_sort Кузняк, В. П.
title Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
title_short Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
title_full Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
title_fullStr Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
title_full_unstemmed Прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
title_sort прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі
title_alt Prediction of side effects of polypragmation using a graphical neural network
description The article provides an analysis of known classes of methods for predicting side effects of polypharmacy. A new method of predicting the side effects of polypharmacy based on a heterogeneous graph neural network with blocks of attention is proposed. Based on known information about the drug, namely individual side effects and interaction with protein receptors, the network is able to predict the presence of side effects when combined with other known drugs. This information, in the form of a graphical representation of the data for each of the two drugs, is fed to the neural network, which determines the presence of a connection between the two nodes and the probability of each side effect given during training. The network, due to its inductive properties, is able to make predictions for drugs that were not used during model training, providing the ability to generalize side effect predictions for any drug with known individual side effects and target protein information.
publisher Vinnytsia National Technical University
publishDate 2024
url https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/687
work_keys_str_mv AT kuznâkvp predictionofsideeffectsofpolypragmationusingagraphicalneuralnetwork
AT kolesnicʹkijok predictionofsideeffectsofpolypragmationusingagraphicalneuralnetwork
AT kuznâkvp prognozuvannâpobíčnihefektívpolípragmazíízadopomogoûgrafovoínejronnoímereží
AT kolesnicʹkijok prognozuvannâpobíčnihefektívpolípragmazíízadopomogoûgrafovoínejronnoímereží
first_indexed 2025-09-24T17:29:34Z
last_indexed 2025-09-24T17:29:34Z
_version_ 1850410273743044608