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NEW PAPER IT Crossref 실존 확인 2026-09-05 회차 지난 회차

HSSynergy: 규모 인식 계층형 어텐션을 통한 해석 가능한 약물 시너지 예측

HSSynergy: scale-aware hierarchical attention for interpretable drug synergy prediction
Yue-Hua Feng, S W Zhang, Xiao-Ying Yan 외 · Journal of Cheminformatics · 2026년 · 조회 23
왜 이 논문인가 — 선정 기준
NEW PAPER · 최근 발표된 참신한 논문 — 게재일 기준 최신 + 정상 등재 저널
2026-09 발표 · 게재 1일차 · Journal of Cheminformatics
NEW PAPER 슬롯은 2026년 9월 4일 최신 발표 논문으로, 새로운 방법론과 참신성을 근거로 선정되었다.
논문 요약
본 연구는 항암 약물 시너지 예측을 위해 계층적 하위구조 인식을 갖는 딥러닝 프레임워크인 HSSynergy를 제안한다. 그래프 어텐션‑컨볼루션 융합 모듈을 통해 분자 그래프의 다중 스케일 하위구조 특징을 적응적으로 추출하고, 스케일 인식 마스크 어텐션으로 층별 정렬을 강제한다. 또한 마스크 제약을 이용한 계층적 그룹화를 통해 동일 스케일에 초점을 맞춘다.
후속 연구설계에 활용하기
다중 스케일 하위구조 특징 추출 및 스케일‑인식 마스크 어텐션 구조를 다른 복합 약물 또는 바이오마커 예측 연구에 적용할 수 있다.
핵심어
약물 시너지계층형 어텐션그래프 신경망스케일 인식
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1186/s13321-026-01293-4
2026-09-05 확인 · 2026-09-05 선정
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