Multilayered validation of graph attention autoencoder–derived drug repurposing candidates for COVID-19
Questo studio presenta un framework di validazione multistrato che combina un Graph Attention Autoencoder (GATE) con dati reali e analisi fenomiche per identificare e dare priorità a nuovi candidati per il riposizionamento di farmaci contro il COVID-19, evidenziando specificamente la cilastatina e il megestrolo come promettenti terapie supportate da prove statistiche e meccanicistiche.