Model do zadania
Otwarte wagi
Tylko do badań
drug-discovery
TxGNN
Grafowa sieć neuronowa do repozycjonowania leków zero-shot, oceniająca wskazania i przeciwwskazania lek–choroba na grafie wiedzy medycznej obejmującym 17 080 chorób, w tym takie bez zatwierdzonego leczenia.
W skrócie
TwórcaZitnik Lab, Harvard Medical School
Wydanie2024-09-25
LicencjaMIT
DostępnośćOtwarte wagi
RodzajModel do zadania
Status regulacyjnyTylko do badań
Co robi
Ta karta jeszcze tego nie dokumentuje.
Zadania, typy danych i nowotwory
Typ danychMałe cząsteczkiLiteratura biomedyczna
Zastosowanie kliniczneOdkrywanie leków
NowotwórWiele nowotworów
Wejścieknowledge graph (drugs, diseases, genes, phenotypes)
Wyjścieindication / contraindication scores with explanatory paths
Architektura
RodzinaGraph neural network with disease-similarity metric learning
Dane treningowe
Graf wiedzy medycznej pochodny od PrimeKG; oceniany na chorobach całkowicie wyłączonych z treningu (zero-shot).
Ewaluacja
| Benchmark / zbiór | Miara | Wartość | Walidacja zewnętrzna | Źródło |
|---|---|---|---|---|
| zero-shot held-out diseases | AUPRC improvement over baselines | 49.2% (indications), 35.1% (contraindications), per paper | tak | Źródło |
Jak uruchomić
BibliotekaPyTorch Geometric (repo)
Pretrained model and an explorer UI are linked from the repository.
Status regulacyjny i przeznaczenie
Status regulacyjnyTylko do badań
PrzeznaczenieGenerowanie hipotez do badań nad repozycjonowaniem.
Status regulacyjny cytujemy ze wskazanego źródła i może się zmienić. Modele „tylko do badań” nie służą do decyzji klinicznych.
Ograniczenia i błędy systematyczne
- Przewidywania to hipotezy na krawędziach grafu wiedzy; przed jakimkolwiek użyciem potrzebne dowody kliniczne.
- Wskazania onkologiczne to podzbiór ogólnego grafu.
Źródła
Ta strona ma charakter edukacyjny — nie stanowi porady medycznej i nie zastępuje konsultacji z onkologiem. Decyzje diagnostyczne i terapeutyczne podejmuje wyłącznie lekarz specjalista.