国际顶尖学术期刊《Nature Computational Science》于12月20日发布了第四范式作为第一完成单位的最新研究成果，聚焦生物计算领域。这项研究创新性地融合了AI与生物网络技术，精确预测了联合用药策略在疗效、耐药性、不良反应等方面的综合表现，为临床治疗和新药研发提供了坚实的科学支撑。这是《Nature》系列期刊第二次认可第四范式的贡献。

《Nature Computational Science》专门针对基础与应用计算科学，致力于探索计算技术与数学模型在解决科学难题中的潜力。其论文质量高、数量精，体现了极高的科研与实践价值。

联合用药在临床实践中是一种常见的有效治疗手段，它能够增强疗效、减轻副作用、缩短治疗周期。然而，药物间的相互作用可能导致复杂的副作用，对患者的护理和新药研发构成挑战。

第四范式提出了一种创新方法，利用生物网络进行知识补充。生物网络描绘了基因、疾病、药物之间的复杂关联，为新药研发提供了宝贵的辅助信息。面对生物网络中常见的信息缺失和噪声问题，第四范式引入基于路径子图的注意力机制，有效地识别连接新药与已知药物的关键路径，从而提升了对药物间相互作用的推理精度。

相较于传统的基于特征的药物作用预测和基于深度学习的预测模型，第四范式的EmerGNN算法在各类药物作用预测上的准确率提高了约10%，并且能够通过分析挖掘的路径来解释预测结果。

该研究不仅限于联合用药的副作用预测，其应用范围广泛，包括但不限于药物靶点预测、蛋白质相互作用预测等领域，展现了生物计算在生物医药研究中的广阔前景。

结语

第四范式的这一研究成果，不仅为临床医学和药物研发提供了有力的数据支持，也为未来生物计算领域的探索开辟了新的路径。通过融合AI与生物网络技术，这一创新方法有望进一步推动个性化医疗和精准药物设计的发展，促进全球健康事业的进步。