2020 年 12 月 1 日，芬兰阿尔托大学、赫尔辛基大学和图尔库大学的研究人员在 Nature Communications 杂志上发表题为：Leveraging multi-way interactions for systematic prediction of pre-clinical drug combination effects 的研究论文。

在这项研究中，研究团队开发了一种人工智能算法——comboFM，它可以精确预测不同抗癌药物的组合是否可以对癌细胞形成联合杀伤作用。这一新的人工智能模型是用从以前研究中获得的大量数据进行训练的，据称为系统预筛选药物组合提供了十分高效的手段。

其实现思路是，comboFM 可以通过高阶张量模拟不同药物组合是否具有协同效应，并对其进行相关系数打分。基于张量分解，comboFM 能够利用之前在类似药物和细胞中实验的研究数据，预测尚未测试的细胞对新药物组合的反应。因此，即使只有较少的研究数据，comboFM 仍然能够实现高度准确的预测。如下图所示，是comboFM-5、comboFM-1、comboFM-1 和随机森林(RF)对组织类型和药物类别的预测性能。

论文链接： https://www.nature.com/articles/s41467-020-19950-z

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