🧬 biology
Language-Grounded Drug Representations for Cold-Start Drug–Drug Interaction Prediction
Cet article propose un cadre multimodal qui fusionne les représentations de réseaux de neurones sur graphes des structures de médicaments avec des plongements sémantiques issus de modèles de langage biomédicaux afin de prédire efficacement les interactions médicamenteuses pour de nouveaux médicaments non vus dans des scénarios de démarrage à froid où les modèles traditionnels basés uniquement sur la structure échouent.