一种基于多模态图扩散静态子图的药物相互作用事件预测方法

本发明公开了一种融合多模态药物信息和静态子图的药物与药物相互作用预测方法，该方法主要包括：提取药物化学亚结构、靶点和酶的生化相似性特征；基于自然语言处理模型得到药物的药理学特征；使用图扩散卷积从每个静态稀疏子图中获取学习到的节点表示；多模态特征融合不同药物特征的嵌入；使用多层感知器预测作用类别。本发明通过一种基于多模态图扩散静态子图的药物相互作用事件预测方法，实现了对DDI多类别的预测，与现有算法比较，有以下优点：（1）结合药物药理学等多模态特征提供更丰富的特征。（2）使用随机边划分为多个静态稀疏子图，从每个子图中学习节点表示，提供DDI网络的全局结构特征和局部结构特征。（3）使用图扩散卷积获得了更丰富的潜在表示。