MSFF-MA-DDI: Multi-Source Feature Fusion with Multiple Attention blocks for predicting Drug–Drug Interaction events

药品 特征(语言学) 块(置换群论) 计算机科学 事件(粒子物理) 编码 嵌入 相似性(几何) 数据挖掘 药物靶点 人工智能 机器学习 药理学 医学 化学 哲学 语言学 物理 几何学 数学 生物化学 图像(数学) 量子力学 基因
作者
Qi Jin,Jiang Xie,Dingkai Huang,Chang Zhao,Hongjian He
出处
期刊:Computational Biology and Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:108: 108001-108001 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.compbiolchem.2023.108001
摘要

The interaction of multiple drugs could lead to severe events, which cause medical injuries and expenses. Accurate prediction of drug–drug interaction (DDI) events can help clinicians make effective decisions and establish appropriate therapy programs. However, there exist two issues worthy of further consideration. (i) The global features of drug molecules should be paid attention to, rather than just their local characteristics. (ii) The fusion of multi-source features should also be studied to capture the comprehensive features of the drug. This study designs a Multi-Source Feature Fusion framework with Multiple Attention blocks named MSFF-MA-DDI that utilizes multimodal data for DDI event prediction. MSFF-MA-DDI can (i) encode global correlations between long-distance atoms in drug molecular sequences by a self-attention layer based on a position embedding block and (ii) fuse drug sequence features and heterogeneous features (chemical substructure, target, and enzyme) through a multi-head attention block to better represent the features of drugs. Experiments on real-world datasets show that MSFF-MA-DDI can achieve performance that is close to or even better than state-of-the-art models. Especially in cold start scenarios, the model can achieve the best performance. The effectiveness of the model is also supported by the case study on nervous system drugs. The source codes and data are available at https://github.com/BioCenter-SHU/MSFF-MA-DDI.
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