Link Prediction in Disease-Disease Interactions Network Using a Hybrid Deep Learning Model

Dieses Kapitel vertieft sich in die komplexe Welt der Interaktionen zwischen Krankheit und Krankheit und konzentriert sich auf die Vorhersage dieser Interaktionen mittels eines hybriden Deep-Learning-Modells. Die Studie beginnt mit der Untersuchung der Bedeutung von Protein-Protein-Interaktionen (PPIs) für das Verständnis der molekularen Mechanismen von Krankheiten. Anschließend wird das Konzept der Krankheitsmodule und ihre Rolle bei der Komorbidität vorgestellt und die Grenzen früherer Methoden bei der Erfassung der komplizierten Zusammenhänge zwischen Krankheiten aufgezeigt. Der Kern des Kapitels stellt einen neuartigen Ansatz vor, der Subgraph Neural Networks (SUBGNN) und Variational Graph Auto-Encoders (VGAE) kombiniert, um Krankheitskomorbiditäten vorherzusagen. Das Modell wird anhand von Benchmark-Datensätzen trainiert und ausgewertet und zeigt bemerkenswerte Leistungen bei der Vorhersage von Krankheitsinteraktionen. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode modernste Techniken übertrifft und eine leistungsstarke Plattform zur Analyse von Krankheitsähnlichkeiten bietet. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Auswirkungen dieser Ergebnisse auf zukünftige Forschung und klinische Anwendungen.