論文の概要: Drug-Drug Interaction Prediction with Wasserstein Adversarial
Autoencoder-based Knowledge Graph Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07341v2
- Date: Fri, 16 Oct 2020 03:02:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 03:15:15.727272
- Title: Drug-Drug Interaction Prediction with Wasserstein Adversarial
Autoencoder-based Knowledge Graph Embeddings
- Title(参考訳): Wasserstein Adversarial Autoencoder-based Knowledge Graph Embeddingsを用いた薬物と薬物の相互作用予測
- Authors: Yuanfei Dai, Chenhao Guo, Wenzhong Guo, Carsten Eickhoff
- Abstract要約: 薬物・薬物相互作用のための知識グラフ埋め込みフレームワークを提案する。
本フレームワークでは, 高品質な負のサンプルを生成するために, オートエンコーダを用いる。
判別器は、正三重項と負三重項の両方に基づいて薬物と相互作用の埋め込みを学習する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.562175708415392
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Interaction between pharmacological agents can trigger unexpected adverse
events. Capturing richer and more comprehensive information about drug-drug
interactions (DDI) is one of the key tasks in public health and drug
development. Recently, several knowledge graph embedding approaches have
received increasing attention in the DDI domain due to their capability of
projecting drugs and interactions into a low-dimensional feature space for
predicting links and classifying triplets. However, existing methods only apply
a uniformly random mode to construct negative samples. As a consequence, these
samples are often too simplistic to train an effective model. In this paper, we
propose a new knowledge graph embedding framework by introducing adversarial
autoencoders (AAE) based on Wasserstein distances and Gumbel-Softmax relaxation
for drug-drug interactions tasks. In our framework, the autoencoder is employed
to generate high-quality negative samples and the hidden vector of the
autoencoder is regarded as a plausible drug candidate. Afterwards, the
discriminator learns the embeddings of drugs and interactions based on both
positive and negative triplets. Meanwhile, in order to solve vanishing gradient
problems on the discrete representation--an inherent flaw in traditional
generative models--we utilize the Gumbel-Softmax relaxation and the Wasserstein
distance to train the embedding model steadily. We empirically evaluate our
method on two tasks, link prediction and DDI classification. The experimental
results show that our framework can attain significant improvements and
noticeably outperform competitive baselines.
- Abstract(参考訳): 薬理薬品間の相互作用は予期しない副作用を引き起こす可能性がある。
ドラッグ・ドラッグ・インタラクション(DDI)に関するよりリッチで包括的な情報を取得することは、公衆衛生と薬物開発において重要な課題である。
近年,薬物や相互作用を低次元の特徴空間に投影し,リンクの予測や三重項の分類を行う能力から,DDI領域における知識グラフの埋め込みアプローチが注目されている。
しかし、既存の手法では、負のサンプルを構成するのに一様ランダムモードのみを適用する。
その結果、これらのサンプルは、しばしば効果的なモデルを訓練するには単純すぎる。
本稿では、ワッサーシュタイン距離に基づく対向オートエンコーダ(AAE)を導入し、薬物・薬物相互作用タスクに対するGumbel-Softmax緩和による新しい知識グラフ埋め込みフレームワークを提案する。
本フレームワークでは, 高品質な陰性サンプルを生成するためにオートエンコーダを使用し, オートエンコーダの隠れベクターを有効な薬物候補とみなす。
その後、判別器は正三重項と負三重項の両方に基づいて薬物と相互作用の埋め込みを学習する。
一方、従来の生成モデルに固有の欠陥である離散表現の勾配問題を解消するために、Gumbel-Softmax緩和とWasserstein距離を用いて埋め込みモデルを着実に訓練する。
提案手法はリンク予測とddi分類の2つのタスクで実証的に評価した。
実験の結果,本フレームワークは著しい改善を達成でき,競合ベースラインを著しく上回ることができることがわかった。
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