基于异构图神经网络的药物重定位研究

提出了一种基于异构图神经网络(HGNN)的药物重定位方法。该方法对药物-疾病关联网络、药物-药物相似性网络和疾病-疾病相似性网络的信息进行并行融合，有效地保留了各个网络的信息。此外，针对图卷积神经网络(GCN)提取信息能力的不足，本工作加入了图注意力网络(GAT)和层注意力机制，增强了特征提取能力，进一步提高了模型的预测性能。实验验证表明，提出的网络在Fdataset上达到了94.4%的AUROC和57.0%的AUPRC,在Cdataset上达到了95.9%的AUROC和65.3%的AUPR,超过了现有的基准方法。