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近日，依托北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院/醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院空間生物與醫(yī)學(xué)工程研究所、生物醫(yī)藥成分分離與分析北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，我校研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)構(gòu)建跨尺度信息關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)模型，在器官視角下的聯(lián)合用藥不良反應(yīng)預(yù)測(cè)方面取得突破性進(jìn)展。研究成果以“Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules”為題發(fā)表于國(guó)際知名期刊《Nature Computational Science》，論文第一作者為北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院/醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院在讀碩士生李博陽(yáng)，通訊作者為北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院李博副研究員、醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院李曉瓊教授。

老年多病共病與多重用藥引發(fā)的藥物不良反應(yīng)已成為威脅公共健康的重大科學(xué)問(wèn)題。多病共存已成為慢性疾病管理的核心挑戰(zhàn)，其復(fù)雜性和管理難度遠(yuǎn)超單一疾病。《“十四五”健康老齡化規(guī)劃》中指出約78%的老年人至少患有一種慢性病，而同時(shí)罹患三種及以上慢性病的“一體多病”現(xiàn)象占比高達(dá)約20%。

臨床多藥聯(lián)用對(duì)治療心腦血管疾病、腫瘤等慢病具有療效優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)易引起不良反應(yīng)（ADR）風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算模型、以及基于“知識(shí)圖譜—圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的主流架構(gòu)，受限于冷啟動(dòng)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)稀疏性，限制了ADR預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。研究團(tuán)隊(duì)首次提出器官視角下的不良反應(yīng)預(yù)測(cè)任務(wù)，基于聯(lián)合用藥在多器官中的ADR共現(xiàn)模式，構(gòu)建了器官層面的ADR關(guān)聯(lián)矩陣。并融合分子層面藥物特征與知識(shí)圖譜先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)可學(xué)習(xí)投影矩陣，將藥物組合的嵌入向量映射至與器官層面，形成與ADR維度一致的潛空間標(biāo)簽。以潛標(biāo)簽嵌入為節(jié)點(diǎn)、ADR關(guān)聯(lián)矩陣為邊權(quán)構(gòu)建異質(zhì)圖，采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）耦合多頭注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)信息的跨層傳播與動(dòng)態(tài)聚合。OrganADR在涵蓋15個(gè)器官的評(píng)測(cè)中取得最優(yōu)性能，且能針對(duì)預(yù)測(cè)的不良反應(yīng)情況，輸出蛋白互作網(wǎng)絡(luò)信息，從藥物—蛋白互作的角度，解釋聯(lián)合用藥不良反應(yīng)的潛在機(jī)制。

圖1 OrganADR模型架構(gòu)示意圖

圖2 應(yīng)用OrganADR進(jìn)行多器官不良反應(yīng)預(yù)測(cè)，并解析潛在的蛋白互作網(wǎng)絡(luò)

綜上所述，OrganADR通過(guò)器官層面、藥物分子層面、生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)層面的多層次信息融合，構(gòu)建了用于聯(lián)合用藥不良反應(yīng)預(yù)測(cè)的計(jì)算模型。其不僅提升了聯(lián)合用藥不良反應(yīng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，且從多器官交互的視角，建立了跨尺度生物醫(yī)學(xué)信息整合的計(jì)算范式，為預(yù)防藥物聯(lián)用的ADR提供了臨床輔助決策方案，有望進(jìn)一步推動(dòng)臨床精準(zhǔn)用藥的發(fā)展。

文章鏈接：https://www.nature.com/articles/s43588-025-00816-7

文章詳情：Boyang Li, Yifan Qi, Bo Li*, Xiaoqiong Li.* Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules. Nat Comput Sci (2025).

附主要作者簡(jiǎn)介：

李博陽(yáng)，第一作者，現(xiàn)為北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院碩士研究生，本科畢業(yè)于南開(kāi)大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院。導(dǎo)師為李博副研究員。

李博，通訊作者，現(xiàn)為北京理工大學(xué)前沿交叉研究院副研究員。研究方向：瞄準(zhǔn)重大疾病防治中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，主要針對(duì)神經(jīng)損傷、肝損傷、腫瘤和航天環(huán)境引發(fā)的損傷與藥物防護(hù)問(wèn)題，探究生命活動(dòng)的分子機(jī)制，闡釋重大疾病的發(fā)病機(jī)理與規(guī)律。涉及損傷機(jī)制、天然產(chǎn)物和中醫(yī)藥防護(hù)藥理藥效、AI+多組學(xué)分析，AI+藥物研發(fā)、新型先導(dǎo)化合物設(shè)計(jì)與合成等生物醫(yī)學(xué)、藥物化學(xué)、人工智能交叉領(lǐng)域。

李曉瓊，北京理工大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，學(xué)校生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)科責(zé)任教授，空間生物與醫(yī)學(xué)工程研究所副所長(zhǎng)，主要從事臨床體外檢驗(yàn)醫(yī)療裝備（生物安全檢驗(yàn)裝備、腫瘤診療）、人工智能多模態(tài)輔助決策（生物信息、臨床診療、計(jì)算藥學(xué)與圖像分析等方向）、航天生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)載荷等交叉學(xué)科方面的研究，擔(dān)任“十四五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“工程科學(xué)與綜合交叉”重點(diǎn)專項(xiàng)總體專家組成員，國(guó)際月球科研站大科學(xué)工程生存防護(hù)系統(tǒng)專家組成員，《生命科學(xué)儀器》雜志副主編，卓越期刊《Space：science and technology》雜志編委，中國(guó)電子學(xué)會(huì)生命電子學(xué)分會(huì)常委、秘書(shū)長(zhǎng)，中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)醫(yī)療儀器分會(huì)常務(wù)理事等，主持多個(gè)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題、子課題，國(guó)家自然科學(xué)基金等。曾獲2021北京市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)，2022華夏醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)，2022中國(guó)發(fā)明創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)先進(jìn)工作者等獎(jiǎng)勵(lì)。