日前，西北工業(yè)大學(xué)生命學(xué)院施建宇教授、計(jì)算機(jī)學(xué)院于會(huì)副教授以及香港大學(xué)計(jì)算機(jī)系的姚兆明教授組成了“BT IT”交叉學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，在“藥物—微生物”潛在關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法領(lǐng)域取得了進(jìn)展。該課題組設(shè)計(jì)了一個(gè)名為“近鄰注意力網(wǎng)絡(luò)”的深度學(xué)習(xí)模型，可用于篩選潛在的“藥物—微生物”關(guān)聯(lián)關(guān)系，可望有效降低藥物篩選成本。

人工智能技術(shù)能夠在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)潛在“藥物—微生物”關(guān)聯(lián)，從而為傳統(tǒng)生物實(shí)驗(yàn)指明探索方向，可大幅度節(jié)約成本，成為了新的研究熱點(diǎn)。通過(guò)構(gòu)建“藥物—微生物”異構(gòu)圖，該研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)近鄰注意力網(wǎng)絡(luò)（NearestNeighborAttentionNetwork，簡(jiǎn)稱NNAN）深度學(xué)習(xí)模型。在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集及實(shí)際案例分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能有效篩選潛在的“藥物—微生物”關(guān)聯(lián)關(guān)系。E4A14161-559D-40CE-9230-CB1AA4B18683