在2019年的大流行病（Covid-19）感染SARS-COV-2的小型冠状病病（Covid-19）中，很快就迅速进行了大量的预防和治疗药物研究，但迄今为止，这些努力取得了不成功。我们的目标是利用药物重新淘点的管道优先考虑可重复的药物，系统地整合多个SARS-COV-2和药物相互作用，深图神经网络和基于体外/人口的验证。我们首先通过CTDBase收集涉及Covid-19患者治疗的所有可用药物（n = 3,635）。我们基于病毒诱饵，宿主基因，途径，药物和表型之间的相互作用构建了SARS-COV-2知识图。基于生物相互作用，使用深图神经网络方法来得出候选表示。我们利用临床试验验证药物优先考虑候选药物，然后用它们的遗传谱，体外实验疗效和电子健康记录验证。我们突出了前22名药物，包括阿奇霉素，阿托伐他汀，阿司匹林，对乙酰氨基酚和阿巴替代醇。我们进一步确定了可能协同靶向Covid-19的药物组合。总之，我们证明了广泛的相互作用，深度神经网络和严格验证的整合可以促进Covid-19治疗的候选药物的快速鉴定。这是一个post-poser-review，在科学报告中发布的文章的Pre-Copyedit版本最终经过身份验证版本可在线获取：https://www.researchsquare.com/article/rs-114758/v1

该药物发现​​和开发过程是一个漫长而昂贵的过程，每次药物平均耗资超过10亿美元，需要10 - 15年的时间。为了减少在整个过程中的高水平流失量，在最近十年中，越来越多地将机器学习方法应用于药物发现和发育的各个阶段，尤其是在最早鉴定可药物疾病基因的阶段。在本文中，我们开发了一种新的张量分解模型，以预测用于治疗疾病的潜在药物靶标（基因或蛋白质）。我们创建了一个三维数据张量，该数据张量由1,048个基因靶标，860个疾病和230,0111111111111111111111111111111的证据属性和临床结果，并使用从开放式目标和药物数据库中提取的数据组成。我们用从药物发现的知识图中学到的基因目标表示丰富了数据，并应用了我们提出的方法来预测看不见的基因靶标和疾病对的临床结果。我们设计了三种评估策略来衡量预测性能，并将几个常用的机器学习分类器与贝叶斯矩阵和张量分解方法进行了基准测试。结果表明，合并知识图嵌入可显着提高预测准确性，并与密集的神经网络一起训练张量分解优于所有其他基线。总而言之，我们的框架结合了两种积极研究的机器学习方法，用于疾病目标识别，即张量分解和知识图表示学习，这可能是在数据驱动的药物发现中进一步探索的有希望的途径。

生物医学网络是与疾病网络的蛋白质相互作用的普遍描述符，从蛋白质相互作用，一直到医疗保健系统和科学知识。随着代表学习提供强大的预测和洞察的显着成功，我们目睹了表现形式学习技术的快速扩展，进入了这些网络的建模，分析和学习。在这篇综述中，我们提出了一个观察到生物学和医学中的网络长期原则 - 而在机器学习研究中经常出口 - 可以为代表学习提供概念基础，解释其当前的成功和限制，并告知未来进步。我们综合了一系列算法方法，即在其核心利用图形拓扑到将网络嵌入到紧凑的向量空间中，并捕获表示陈述学习证明有用的方式的广度。深远的影响包括鉴定复杂性状的变异性，单细胞的异心行为及其对健康的影响，协助患者的诊断和治疗以及制定安全有效的药物。

Drug repositioning holds great promise because it can reduce the time and cost of new drug development. While drug repositioning can omit various R&D processes, confirming pharmacological effects on biomolecules is essential for application to new diseases. Biomedical explainability in a drug repositioning model can support appropriate insights in subsequent in-depth studies. However, the validity of the XAI methodology is still under debate, and the effectiveness of XAI in drug repositioning prediction applications remains unclear. In this study, we propose GraphIX, an explainable drug repositioning framework using biological networks, and quantitatively evaluate its explainability. GraphIX first learns the network weights and node features using a graph neural network from known drug indication and knowledge graph that consists of three types of nodes (but not given node type information): disease, drug, and protein. Analysis of the post-learning features showed that node types that were not known to the model beforehand are distinguished through the learning process based on the graph structure. From the learned weights and features, GraphIX then predicts the disease-drug association and calculates the contribution values of the nodes located in the neighborhood of the predicted disease and drug. We hypothesized that the neighboring protein node to which the model gave a high contribution is important in understanding the actual pharmacological effects. Quantitative evaluation of the validity of protein nodes' contribution using a real-world database showed that the high contribution proteins shown by GraphIX are reasonable as a mechanism of drug action. GraphIX is a framework for evidence-based drug discovery that can present to users new disease-drug associations and identify the protein important for understanding its pharmacological effects from a large and complex knowledge base.

药物重新利用可以加速鉴定有效化合物用于针对SARS-COV-2的临床使用，并具有先前存在的临床安全数据和已建立的供应链的优势。 RNA病毒（例如SARS-COV-2）操纵细胞途径并诱导亚细胞结构的重组以支持其生命周期。可以使用生物成像技术来量化这些形态学的变化。在这项工作中，我们开发了DEEMD：使用深层神经网络模型在多个实例学习框架内的计算管道，以基于对公开可用RXRX19A数据集的形态分析来确定针对SARS-COV-2有效的推定治疗方法。该数据集由SARS-COV-2未感染的细胞和受感染细胞的荧光显微镜图像组成，有或没有药物治疗。 Deemd首先提取歧视性形态学特征，以产生来自未感染和感染细胞的细胞形态特征。然后在统计模型中使用这些形态学特征，以根据与未感染细胞的相似性估算受感染细胞的应用治疗疗效。 DEEMD能够通过弱监督定位受感染的细胞，而无需任何昂贵的像素级注释。 DEEMD确定已知的SARS-COV-2抑制剂，例如Remdesivir和Aloxistatin，支持我们方法的有效性。可以在其他新兴病毒和数据集上探索DEEMD，以便将来快速识别候选抗病毒药治疗}。我们的实施可在线网络https://www.github.com/sadegh-saberian/deemd

药物发现和发展是一个复杂和昂贵的过程。正在研究机器学习方法，以帮助提高药物发现管道多个阶段的有效性和速度。其中，使用知识图表（kg）的那些在许多任务中具有承诺，包括药物修复，药物毒性预测和靶基因疾病优先级。在药物发现kg中，包括基因，疾病和药物在内的关键因素被认为是实体，而它们之间的关系表示相互作用。但是，为了构建高质量的KG，需要合适的数据。在这篇综述中，我们详细介绍了适用于构建聚焦KGS的药物发现的公开使用来源。我们的目标是帮助引导机器学习和kg从业者对吸毒者发现领域应用新技术，但是谁可能不熟悉相关的数据来源。通过严格的标准选择数据集，根据包含内部包含的主要信息类型，并基于可以提取的信息来进行分类以构建kg。然后，我们对现有的公共药物发现KGS进行了比较分析，并评估了文献中所选择的激励案例研究。此外，我们还提出了众多和与域及其数据集相关的众多挑战和问题，同时突出了关键的未来研究方向。我们希望本综述将激励KGS在药物发现领域的关键和新兴问题中使用。

发现新药是寻求并证明因果关系。作为一种新兴方法利用人类的知识和创造力，数据和机器智能，因果推论具有减少认知偏见并改善药物发现决策的希望。尽管它已经在整个价值链中应用了，但因子推理的概念和实践对许多从业者来说仍然晦涩难懂。本文提供了有关因果推理的非技术介绍，审查了其最新应用，并讨论了在药物发现和开发中采用因果语言的机会和挑战。

在本文中，我们提供了针对深度学习（DL）模型的结构化文献分析，该模型用于支持癌症生物学的推论，并特别强调了多词分析。这项工作着重于现有模型如何通过先验知识，生物学合理性和解释性，生物医学领域的基本特性来解决更好的对话。我们讨论了DL模型的最新进化拱门沿整合先前的生物关系和网络知识的方向，以支持更好的概括（例如途径或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络）和解释性。这代表了向模型的基本功能转变，该模型可以整合机械和统计推断方面。我们讨论了在此类模型中整合域先验知识的代表性方法。该论文还为解释性和解释性的当代方法提供了关键的看法。该分析指向编码先验知识和改善解释性之间的融合方向。

To date, there are no effective treatments for most neurodegenerative diseases. Knowledge graphs can provide comprehensive and semantic representation for heterogeneous data, and have been successfully leveraged in many biomedical applications including drug repurposing. Our objective is to construct a knowledge graph from literature to study relations between Alzheimer's disease (AD) and chemicals, drugs and dietary supplements in order to identify opportunities to prevent or delay neurodegenerative progression. We collected biomedical annotations and extracted their relations using SemRep via SemMedDB. We used both a BERT-based classifier and rule-based methods during data preprocessing to exclude noise while preserving most AD-related semantic triples. The 1,672,110 filtered triples were used to train with knowledge graph completion algorithms (i.e., TransE, DistMult, and ComplEx) to predict candidates that might be helpful for AD treatment or prevention. Among three knowledge graph completion models, TransE outperformed the other two (MR = 13.45, Hits@1 = 0.306). We leveraged the time-slicing technique to further evaluate the prediction results. We found supporting evidence for most highly ranked candidates predicted by our model which indicates that our approach can inform reliable new knowledge. This paper shows that our graph mining model can predict reliable new relationships between AD and other entities (i.e., dietary supplements, chemicals, and drugs). The knowledge graph constructed can facilitate data-driven knowledge discoveries and the generation of novel hypotheses.

协同的药物组合为增强治疗功效和减少不良反应提供了巨大的潜力。然而，由于未知的因果疾病信号通路，有效和协同的药物组合预测仍然是一个悬而未决的问题。尽管已经提出了各种深度学习（AI）模型来定量预测药物组合的协同作用。现有深度学习方法的主要局限性是它们本质上是不可解释的，这使得AI模型的结论是对人类专家的非透明度的结论，因此限制了模型结论的鲁棒性和这些模型在现实世界中的实施能力人类医疗保健。在本文中，我们开发了一个可解释的图神经网络（GNN），该神经网络（GNN）揭示了通过挖掘非常重要的亚分子网络来揭示协同（MOS）的基本基本治疗靶标和机制。可解释的GNN预测模型的关键点是一个新颖的图池层，基于自我注意的节点和边缘池（此后为SANEPOOL），可以根据节点特征和图表计算节点和边缘的注意力评分（重要性）拓扑。因此，提出的GNN模型提供了一种系统的方法来预测和解释基于检测到的关键亚分子网络的药物组合协同作用。我们评估了来自NCI Almanac药物组合筛查数据的46个核心癌症信号通路和药物组合的基因制造的分子网络。实验结果表明，1）Sanepool可以在其他流行的图神经网络中实现当前的最新性能； 2）由SANEPOOOL检测到的亚分子网络是可自我解释的，并且可以鉴定协同的药物组合。

对于大型小分子的大型库，在考虑一系列疾病模型，测定条件和剂量范围时，详尽的组合化学筛选变得不可行。深度学习模型已实现了硅的最终技术，以预测协同得分。但是，药物组合的数据库对协同剂有偏见，这些结果不一定会概括分布不足。我们采用了使用深度学习模型的顺序模型优化搜索来快速发现与癌细胞系相比的协同药物组合，而与详尽的评估相比，筛查要少得多。在仅3轮ML引导的体外实验（包括校准圆圈）之后，我们发现，对高度协同组合进行了查询的一组药物对。进行了另外两轮ML引导实验，以确保趋势的可重复性。值得注意的是，我们重新发现药物组合后来证实将在临床试验中研究。此外，我们发现仅使用结构信息生成的药物嵌入开始反映作用机理。

鉴定新型药物靶标相互作用（DTI）是药物发现中的关键和速率限制步骤。虽然已经提出了深入学习模型来加速识别过程，但我们表明最先进的模型无法概括到新颖（即，从未见过的）结构上。我们首先揭示负责此缺点的机制，展示模型如何依赖于利用蛋白质 - 配体二分网络拓扑的捷径，而不是学习节点特征。然后，我们介绍AI-BIND，这是一个与无监督的预训练的基于网络的采样策略相结合的管道，使我们能够限制注释不平衡并改善新型蛋白质和配体的结合预测。我们通过预测具有结合亲和力的药物和天然化合物对SARS-COV-2病毒蛋白和相关的人蛋白质来说明Ai-reat的值。我们还通过自动扩展模拟和与最近的实验证据进行比较来验证这些预测。总体而言，AI-Bind提供了一种强大的高通量方法来识别药物目标组合，具有成为药物发现中强大工具的可能性。

多药物（定义为使用多种药物）是一种标准治疗方法，尤其是对于严重和慢性疾病。但是，将多种药物一起使用可能会导致药物之间的相互作用。药物 - 药物相互作用（DDI）是一种与另一种药物结合时的影响发生变化时发生的活性。 DDI可能会阻塞，增加或减少药物的预期作用，或者在最坏情况下，会产生不利的副作用。虽然准时检测DDI至关重要，但由于持续时间短，并且在临床试验中识别它们是时间的，而且昂贵，并且要考虑许多可能的药物对进行测试。结果，需要计算方法来预测DDI。在本文中，我们提出了一种新型的异质图注意模型Han-DDI，以预测药物 - 药物相互作用。我们建立了具有不同生物实体的药物网络。然后，我们开发了一个异质的图形注意网络，以使用药物与其他实体的关系学习DDI。它由一个基于注意力的异质图节点编码器组成，用于获得药物节点表示和用于预测药物相互作用的解码器。此外，我们利用全面的实验来评估我们的模型并将其与最先进的模型进行比较。实验结果表明，我们提出的方法Han-DDI的表现可以显着，准确地预测DDI，即使对于新药也是如此。

改善疾病的护理标准是关于更好的治疗方法，反过来依赖于寻找和开发新药。然而，药物发现是一个复杂且昂贵的过程。通过机器学习的方法采用了利用域固有的互连性质的药物发现知识图的创建。基于图形的数据建模，结合知识图形嵌入式提供了更直观的域表示，适用于推理任务，例如预测缺失链路。一个这样的例子将产生对给定疾病的可能相关基因的排名列表，通常被称为目标发现。因此，这是关键的，即这些预测不仅是相关的，而且是生物学上的有意义的。然而，知识图形可以直接偏向，由于集成的底层数据源，或者由于图形构造中的建模选择，其中的一个结果是某些实体可以在拓扑上超越。我们展示了知识图形嵌入模型可能受到这种结构不平衡的影响，导致无论上下文都要高度排名的密集连接实体。我们在不同的数据集，模型和预测任务中提供对此观察的支持。此外，我们展示了如何通过随机，生物学上无意义的信息扰乱图形拓扑结构以人为地改变基因的等级。这表明这种模型可能会受到实体频率而不是在关系中编码的生物学信息的影响，当实体频率不是基础数据的真实反射时，创建问题。我们的结果突出了数据建模选择的重要性，并强调了从业者在解释模型输出和知识图形组合期间时要注意这些问题。

SARS-COV-2是一种积极的单链RNA基于大分子，自2022年6月以来，已导致超过630万人死亡。此外，通过封锁扰乱了全球供应链，该病毒对全球经济造成了毁灭性的破坏。为该病毒及其各种变体设计和开发药物至关重要。在本文中，我们使用了一个内部研究框架来重新利用现有的治疗剂，以找到可以治愈COVID-19的药物样生物活性分子。我们使用了从Chembl数据库中检索到的分子的Lipinski规则，以发现针对SARS冠状病毒3Cl蛋白酶的133种吸毒生物活性分子。在标准IC50的基础上，数据集分为三类活动性，无效和中间体。我们的比较分析表明，提出的额外树回收剂（ETR）集成模型改善了结果，同时相对于其他最先进的机器学习模型，可以预测化学化合物的准确生物活性。使用ADMET分析，我们确定了13个具有化学ID的新型生物活性分子187460，190743，222234，222628，222735，222769，222840，222840，222893，2255515，358279，358279，33535，363535，363535，365134 and 422688.88.88.88.88.88.88.88.88.88。 SARS-COV-2 3Cl蛋白酶。这些候选分子进一步研究了结合亲和力。为此，我们进行了分子对接和简短列出的六个具有Chembl IDS 187460、222769、225515、358279、363535和36513的生物活性分子。这些分子可以是SARS-COV-2-2。预计药物学家社区可能会使用这些有希望的化合物进行进一步的体外分析。

当植物天然产物与药物共容纳时，就会发生药代动力学天然产物 - 药物相互作用（NPDIS）。了解NPDI的机制是防止不良事件的关键。我们构建了一个知识图框架NP-KG，作为迈向药代动力学NPDIS的计算发现的一步。 NP-KG是一个具有生物医学本体论，链接数据和科学文献的全文，由表型知识翻译框架和语义关系提取系统，SEMREP和集成网络和动态推理组成的构建的科学文献的全文。通过路径搜索和元路径发现对药代动力学绿茶和kratom-prug相互作用的案例研究评估NP-KG，以确定与地面真实数据相比的一致性和矛盾信息。完全集成的NP-KG由745,512个节点和7,249,576个边缘组成。 NP-KG的评估导致了一致（绿茶的38.98％，kratom的50％），矛盾（绿茶的15.25％，21.43％，Kratom的21.43％），同等和矛盾的（15.25％）（21.43％，21.43％，21.43％ kratom）信息。几种声称的NPDI的潜在药代动力学机制，包括绿茶 - 茶氧化烯，绿茶 - 纳多洛尔，Kratom-Midazolam，Kratom-Quetiapine和Kratom-Venlafaxine相互作用，与已出版的文献一致。 NP-KG是第一个将生物医学本体论与专注于天然产品的科学文献的全文相结合的公斤。我们证明了NP-KG在鉴定涉及酶，转运蛋白和药物的药代动力学相互作用的应用。我们设想NP-KG将有助于改善人机合作，以指导研究人员将来对药代动力学NPDIS进行研究。 NP-KG框架可在https://doi.org/10.5281/zenodo.6814507和https://github.com/sanyabt/np-kg上公开获得。

根据有关批准药物的信息预测药物的新作用可以被视为推荐系统。矩阵分解是最常用的推荐系统之一，为其设计了各种算法。用于预测药物效应的现有算法的文献调查和摘要表明，大多数此类方法，包括邻里正规逻辑矩阵分解，这是基准测试中最佳性能的最佳性能，它使用了仅考虑存在或不存在相互作用的二进制矩阵。但是，已知药物作用具有两个相反的方面，例如副作用和治疗作用。在本研究中，我们建议使用邻域正规化双向基质分解（NRBDMF）通过纳入双向性来预测药物作用，这是药物效应的特征。我们使用这种建议的方法使用矩阵来预测副作用，该基质考虑了药物效应的双向，其中已知的副作用被分配为阳性标签（加1），并为已知的治疗效应分配了阴性（负1）标签。使用药物双向信息的NRBDMF模型在预测列表的底部达到了副作用的富集和指示。第一次尝试使用NRBDMF来考虑药物效应的双向性质的尝试表明，它降低了假阳性并产生了高度可解释的输出。

Neglected tropical diseases (NTDs) continue to affect the livelihood of individuals in countries in the Southeast Asia and Western Pacific region. These diseases have been long existing and have caused devastating health problems and economic decline to people in low- and middle-income (developing) countries. An estimated 1.7 billion of the world's population suffer one or more NTDs annually, this puts approximately one in five individuals at risk for NTDs. In addition to health and social impact, NTDs inflict significant financial burden to patients, close relatives, and are responsible for billions of dollars lost in revenue from reduced labor productivity in developing countries alone. There is an urgent need to better improve the control and eradication or elimination efforts towards NTDs. This can be achieved by utilizing machine learning tools to better the surveillance, prediction and detection program, and combat NTDs through the discovery of new therapeutics against these pathogens. This review surveys the current application of machine learning tools for NTDs and the challenges to elevate the state-of-the-art of NTDs surveillance, management, and treatment.

发现药物目标相互作用（DTI）是一个非常有前途的研究领域，具有巨大的潜力。通过计算方法对药物和蛋白质之间可靠的相互作用的准确鉴定，这些方法通常利用从不同数据源检索到的异质信息，可以提高有效药物的发展。尽管随机行走和基质分解技术被广泛用于DTI预测中，但它们有几个局限性。通常以无监督的方式进行基于步行的嵌入生成，而矩阵分解中的线性相似性组合会扭曲不同视图提供的单个见解。为了解决这些问题，我们采用多层网络方法来处理多样化的药物和靶向相似性，并提出了一个新颖的优化框架，称为多重相似性基于DEEPSWALK的矩阵分解（MDMF），以进行DTI预测。该框架统一了嵌入的产生和相互作用预测，药物的学习矢量表示以及目标不仅保留了所有超层和特定层特异性局部不变性的高阶接近性，而且还可以近似与其内部产品的相互作用。此外，我们开发了一种集成方法（MDMF2A），该方法集成了MDMF模型的两个实例化，优化了Precision-Recall曲线（AUPR）和接收器操作特征曲线（AUC）下的面积。关于现实世界DTI数据集的实证研究表明，我们的方法在四种不同的环境中对当前最新方法实现了统计学上的显着改善。此外，对高度排名的非相互作用对的验证也证明了MDMF2A发现新型DTI的潜力。

抗微生物抗性（AMR）是日益增长的公共卫生威胁，估计每年造成超过1000万人死亡，在现状预测下，到2050年，全球经济损失了100万亿美元。这些损失主要是由于治疗失败的发病率和死亡率增加，医疗程序中的AMR感染以及归因于AMR的生活质量损失所致。已经提出了许多干预措施来控制AMR的发展并减轻其传播带来的风险。本文回顾了细菌AMR管理和控制的关键方面，这些方面可以利用人工智能，机器学习以及数学和统计建模等数据技术，这些领域在本世纪已经快速发展。尽管数据技术已成为生物医学研究的组成部分，但它们对AMR管理的影响仍然很小。我们概述了使用数据技术来打击AMR，详细介绍了四个互补类别的最新进展：监视，预防，诊断和治疗。我们在生物医学研究，临床实践和“一个健康”背景下使用数据技术提供了有关当前AMR控制方法的概述。我们讨论了数据技术的潜在影响和挑战在高收入和中等收入国家中面临的实施，并建议将这些技术更容易地整合到医疗保健和公共卫生中所需的具体行动，并建议使用具体的行动部门。