Toward Explainable Anticancer Compound Sensitivity Prediction via Multimodal Attention-Based Convolutional Encoders.

Manica, Matteo; Oskooei, Ali; Born, Jannis; Subramanian, Vigneshwari; Sáez-Rodríguez, Julio; Rodríguez Martínez, María

Manica, Matteo; Oskooei, Ali; Born, Jannis; Subramanian, Vigneshwari; Sáez-Rodríguez, Julio; Rodríguez Martínez, María.

Afiliação

Manica M; IBM Research, 8803 Zürich, Switzerland.
Oskooei A; IBM Research, 8803 Zürich, Switzerland.
Born J; IBM Research, 8803 Zürich, Switzerland.
Subramanian V; ETH Zürich, 8092 Zürich, Switzerland.
Sáez-Rodríguez J; University of Zürich, 8006 Zürich, Switzerland.
Rodríguez Martínez M; RWTH Aachen University, 52056 Aachen, Germany.

Mol Pharm ; 16(12): 4797-4806, 2019 12 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31618586

Assuntos

Algoritmos; Antineoplásicos; Aprendizado Profundo; Desenho de Fármacos; Humanos; Redes Neurais de Computação

Palavras-chave

CNN; EC50; GDSC; IC50; RNN; SMILES; anticancer compounds; attention; computational systems biology; deep learning; drug discovery; drug sensitivity; drug sensitivity prediction; explainability; gene expression; interpretability; lead discovery; machine learning; molecular fingerprints; molecular networks; multimodal; multiscale; personalized medicine; precision medicine

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Mol Pharm Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR / FARMACIA / FARMACOLOGIA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Suíça País de publicação: Estados Unidos

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