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0这篇文章综述了利用深度学习技术预测癌症药物协同作用的现状与前景。文章指出，协同用药相比单药治疗能有效增强疗效并降低毒性，而深度学习模型通过整合药物化学结构与细胞系多组学数据，显著提升了预测的准确性与效率。作者详细对比了单任务学习（侧重分支或图结构）与多任务学习（引入药物敏感性或相互作用作为辅助任务）两种核心架构。此外，文中梳理了主流的评价指标、开源数据库及在线分析平台，并提供了多模型在统一数据集上的性能评估。最后，文章探讨了当前面临的挑战，并建议未来研究应聚焦于细化特征表示、引入药物浓度参数以及开发新型辅助任务以优化模型表现。
References:
Li, L., Zhang, H., Zheng, C. et al. A review of deep learning approaches for drug synergy prediction in cancer. npj Drug Discov. 2, 30 (2025). doi.org
