Few-shot meta-learning applied to whole brain activity maps improves systems neuropharmacology and drug discovery
Rattachement africain : hk, cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In this study, we present an approach to neuropharmacological research by integrating few-shot meta-learning algorithms with brain activity mapping (BAMing) to enhance the discovery of central nervous system (CNS) therapeutics. By utilizing patterns from previously validated CNS drugs, our approach facilitates the rapid identification and prediction of potential drug candidates from limited datasets, thereby accelerating the drug discovery process. The application of few-shot meta-learning algorithms allows us to adeptly navigate the challenges of limited sample sizes prevalent in neuropharmacology. The study reveals that our meta-learning-based convolutional neural network ( Meta -CNN) models demonstrate enhanced stability and improved prediction accuracy over traditional machine-learning methods. Moreover, our BAM library proves instrumental in classifying CNS drugs and aiding in pharmaceutical repurposing and repositioning. Overall, this research not only demonstrates the effectiveness in overcoming data limitations but also highlights the significant potential of combining BAM with advanced meta-learning techniques in CNS drug discovery.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Few-shot meta-learning applied to whole brain activity maps improves systems neuropharmacology and drug discovery
- Date Crossref
- 01/10/2024
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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City University of Hong Kong Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Southern University of Science and Technology Department of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Supercomputing Center in Shenzhen pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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China National GeneBank pays non établi dans la noticeInstitution
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Shenzhen Polytechnic University Institute of Applied Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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East China Normal University Innovation Center for AI and Drug Discovery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Massachusetts General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Chinese University of Hong Kong Department of Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Center for Applied Mathematics Shenzhen pays non établi dans la noticeInstitution
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Chemical Neurobiology Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Biomedical Engineering — City University of Hong Kong, Department of Mathematics — Southern University of Science and Technology et National Supercomputing Center in Shenzhen, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.