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药物再利用（确定已获批准药物的新治疗用途）通常是偶然的和投机性的，扩大了药物在治疗新疾病方面的用途。药物再利用 AI 模型的临床实用性仍然有限，因为这些模型仅关注某些药物已经存在的疾病。在这里，我们介绍了 TX GNN，这是一种用于零样本药物再利用的图形基础模型，甚至可以为治疗选择有限或没有现有药物的疾病识别治疗候选药物。TX GNN 在医学知识图谱上进行训练，利用图神经网络和度量学习模块将药物按 17,080 种疾病的潜在适应症和禁忌症进行排名。与八种方法进行基准测试时，在严格的零样本评估下，TX GNN 将适应症的预测准确率提高了 49.2%，禁忌症的预测准确率提高了 35.1%。为了便于模型解释，TX GNN 的解释器模块提供了对形成 TX GNN 预测原理的多跳医学知识路径的透明见解。 TX GNN 解释器的人工评估表明，TX GNN 的预测和解释在准确性之外的多个性能方面都表现令人鼓舞。TxGNN 的许多新预测与大型医疗保健系统中临床医生开出的标外处方相符。TX GNN 的药物再利用预测准确无误，与标外用药一致，并且可以通过多跳可解释原理由人类专家进行调查。
以临床医生为中心的药物再利用的基础模型
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