中文标题：基于图拓扑注意力网络的药物响应预测方法研究

英文标题：Drug Response Prediction Based on Graph Topology Attention Network

来源期刊：电子与信息学报

基金项目：国家自然科学基金(62573143, 62072128)，广东省自然科学基金(2023A1515011401)

作  者：许鹏^{1, 2} 许浩¹ 鲍振申³ 周驰¹ 刘文斌¹

作者单位：1. 广州大学计算科技研究院 广州 510006
2. 黔南民族师范学院计算机与信息学院 都匀 558000
3. 泰州学院信息工程学院 泰州 225300

摘  要：药物响应预测是生物医学研究中的重要课题，对推动癌症个性化治疗具有重要意义。尽管目前已有方法在药物响应预测方面取得了一定进展，然而，细胞系多组学数据的有效整合与药物特征的高效提取仍是当前研究面临的关键挑战。针对这一问题，本文提出一种基于图拓扑注意力网络的药物分子特征提取方法，并使用注意力机制融合多组学特征，进而实现药物响应预测。实验结果表明，本文所提出的模型在CCLE和GDSC两个数据集上均优于现有主流方法，消融实验进一步验证了模型结构与特征提取策略在本任务中的有效性。

全文链接： https://jeit.ac.cn/cn/article/doi/10.11999/JEIT251099