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摘要
药物组合疗法在癌症治疗中具有重要应用价值。通过算法预测药物协同组合，可为生物学研究提供靶向指导，从而提高研究效率，降低实验成本。针对现有算法缺乏有效的药物互相作用建模方法、无法考虑细胞系之间的关系等问题，提出了一种基于多视角图神经网络的药物协同预测算法。首先，采用变分图自编码器来学习特定细胞系药物的向量表示；然后，通过多视角框架整合同一组织内其他细胞系的药物信息，提升药物表示向量的可靠性；最后通过引入已知的药物组合得分作为监督信号对模型进行监督训练，实现可靠的药物协同效果预测。在DrugComb数据集上的实验结果验证了本方法的有效性。
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