GADRP: graph convolutional networks and autoencoders for cancer drug response prediction

计算机科学 药物反应 人工智能 图形 抗癌药物 药品 卷积神经网络 平滑的 机器学习 医学 理论计算机科学 计算机视觉 精神科
作者
Hong Wang,Chong Dai,Yuqi Wen,Xiaoqi Wang,Wenjuan Liu,Song He,Xiaochen Bo,Shaoliang Peng
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:24 (1) 被引量:12
标识
DOI:10.1093/bib/bbac501
摘要

Abstract Drug response prediction in cancer cell lines is of great significance in personalized medicine. In this study, we propose GADRP, a cancer drug response prediction model based on graph convolutional networks (GCNs) and autoencoders (AEs). We first use a stacked deep AE to extract low-dimensional representations from cell line features, and then construct a sparse drug cell line pair (DCP) network incorporating drug, cell line, and DCP similarity information. Later, initial residual and layer attention-based GCN (ILGCN) that can alleviate over-smoothing problem is utilized to learn DCP features. And finally, fully connected network is employed to make prediction. Benchmarking results demonstrate that GADRP can significantly improve prediction performance on all metrics compared with baselines on five datasets. Particularly, experiments of predictions of unknown DCP responses, drug-cancer tissue associations, and drug-pathway associations illustrate the predictive power of GADRP. All results highlight the effectiveness of GADRP in predicting drug responses, and its potential value in guiding anti-cancer drug selection.
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