ExDDI：用自然语言解释药物-药物相互作用预测
计算与语言
2024-09-10 v1 人工智能
摘要
预测未知的药物-药物相互作用 (DDI) 对于提高用药安全至关重要。以往在 DDI 预测方面的努力通常集中在二元分类或预测 DDI 类别上，缺乏能够增强对这些预测信任的解释性见解。在这项工作中，我们提出为 DDI 预测生成自然语言解释，使模型能够在做出预测的同时揭示潜在的药效学和药代动力学机制。为此，我们从 DDInter 和 DrugBank 收集了 DDI 解释，并开发了各种模型进行广泛的实验和分析。我们的模型能够为已知药物之间未知的 DDI 提供准确的解释。本文为 DDI 预测领域提供了新的工具，并为生成 DDI 预测解释的进一步研究奠定了坚实的基础。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.05592,
title = {ExDDI: Explaining Drug-Drug Interaction Predictions with Natural Language},
author = {Zhaoyue Sun and Jiazheng Li and Gabriele Pergola and Yulan He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.05592},
year = {2024}
}
备注
17 pages, 4 figures