DeepTTA: a transformer-based model for predicting cancer drug response

药物基因组学 计算机科学 药品 人工智能 机器学习 相关系数 药物反应 医学 药理学
作者
Likun Jiang,Changzhi Jiang,Xinyu Yu,Rao Fu,Shuting Jin,Xiangrong Liu
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:23 (3) 被引量:68
标识
DOI:10.1093/bib/bbac100
摘要

Abstract Identifying new lead molecules to treat cancer requires more than a decade of dedicated effort. Before selected drug candidates are used in the clinic, their anti-cancer activity is generally validated by in vitro cellular experiments. Therefore, accurate prediction of cancer drug response is a critical and challenging task for anti-cancer drugs design and precision medicine. With the development of pharmacogenomics, the combination of efficient drug feature extraction methods and omics data has made it possible to use computational models to assist in drug response prediction. In this study, we propose DeepTTA, a novel end-to-end deep learning model that utilizes transformer for drug representation learning and a multilayer neural network for transcriptomic data prediction of the anti-cancer drug responses. Specifically, DeepTTA uses transcriptomic gene expression data and chemical substructures of drugs for drug response prediction. Compared to existing methods, DeepTTA achieved higher performance in terms of root mean square error, Pearson correlation coefficient and Spearman’s rank correlation coefficient on multiple test sets. Moreover, we discovered that anti-cancer drugs bortezomib and dactinomycin provide a potential therapeutic option with multiple clinical indications. With its excellent performance, DeepTTA is expected to be an effective method in cancer drug design.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
呼延水云发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
酷小裤完成签到,获得积分10
1秒前
果粒橙应助yanning采纳,获得10
1秒前
斯文败类应助纯真沛儿采纳,获得10
1秒前
1秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
潘潘发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
嘎嘎应助LIBINWANG采纳,获得10
4秒前
爱吃大米发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
橘子完成签到,获得积分10
6秒前
科研圣体完成签到,获得积分10
6秒前
今后应助hhh采纳,获得10
6秒前
8秒前
8秒前
984295567完成签到,获得积分10
8秒前
junchenike完成签到,获得积分10
9秒前
慕迎蕾发布了新的文献求助10
10秒前
逍遥发布了新的文献求助10
11秒前
ppp完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
cc应助vitamin采纳,获得50
11秒前
RONG发布了新的文献求助30
12秒前
Akim应助爱吃大米采纳,获得10
12秒前
yanning完成签到,获得积分20
14秒前
15秒前
SKSK完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
17秒前
小柒发布了新的文献求助100
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
shine完成签到 ,获得积分10
18秒前
慕迎蕾完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
泡芙1207完成签到,获得积分10
20秒前
娃哈哈完成签到 ,获得积分10
20秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Plutonium Handbook 4000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1500
Functional High Entropy Alloys and Compounds 1000
Building Quantum Computers 1000
Molecular Cloning: A Laboratory Manual (Fourth Edition) 500
Social Epistemology: The Niches for Knowledge and Ignorance 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4231837
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3765105
关于积分的说明 11830613
捐赠科研通 3424081
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1879039
邀请新用户注册赠送积分活动 931933
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 839431