宋河順手開了一個新程序，按伊雷馬實驗室數據，同步復現藥物預測流程。
別人做的成果，他不敢全盤接收，還是親自上手驗證一下穩妥！
首先是經典的DDIs預測，即藥物-藥物相互作用，探討病人短時間服用多種藥物後，產生的複合效應。
當初在京海大學實驗室，呂承恩講過中藥預測五原則，相反為制、相畏為制、相喜為制、相資為制、相惡為制，也是藥物和藥物相互作用的原理，只不過現代的DDIs預測深入到分子層面了。
之前宋河看相關論文時，見過基於圖卷積神經網絡的DDIs預測，以及基於平衡理論的預測。
前者太片面，只考慮鄰接矩陣元素。而後者則太絕對，總結起來就是“朋友的朋友是朋友”、“朋友的朋友是敵人”，但實際的藥物研發中，關係遠比平衡理論要錯綜複雜。
電腦屏幕上，伊雷馬實驗室居然兩種方法都棄之不用，赫然使用了新方法進行DDIs預測！
宋河研讀許久，基本明白了思路……大數據庫推導！
伊雷馬實驗室嘗試將海量化合物進行拓展，梳理出親戚關係，畫出一個壯觀的樹狀圖，每個枝丫都連接一種相似的化合物。
之後，再通過已經確定的化合物藥用特性，大膽猜測未知化合物的藥效。
這感覺好比，知道丈夫是生物學家，知道妻子是短跑運動員，於是便猜測這對夫妻將來的孫子能夠……一邊短跑衝刺一邊手拿顯微鏡觀察細菌……
本質上還是瞎猜藥物，但在瞎猜中多了一絲絲牽強附會的推理。
“好難！”宋河吐槽。
他在帖子裡尋找伊雷馬實驗室用的大數據庫。
找了半天……沒找到？
“怪不得呢！原來公佈的只是邊緣數據，最核心的沒公佈啊！”宋河搖頭失笑。
沒辦法，他只得嘗試自己蒐集數據庫。
他先在網上尋找，用過相似工作方式的科研團隊。
花了許久，總共找到兩個。
一個是千度公司合作的研發團隊，通過大量食管癌病人的數據，尋找到22個顯著突變基因，隨後預測關聯出可行的藥物信息。
一個是MSK癌症中心，開發了一個體細胞突變相關的知識庫，收錄了大量靶向藥。
“都是做癌症的數據庫，用不上啊！”宋河撓頭。