预测药物反应（一般而言是预测药物在细胞系上的IC50的值）有助于药物发现与疾病的个性化治疗。 目前，虽然已有一些人工智能方法用于药物反应预测，但这些方法仍然受到输入特征信息冗余和特征之间复杂相互作用的限制，因而难以有效整合与细胞系、药物及其已知反应相关的各种特征，以实现药物反应的精准预测。 与现有模型相比，BANDRP利用基因表达数据计算通路富集分数来丰富细胞系特征，并通过双线性注意力网络自动学习细胞系与药物的交互信息。
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