論文の概要: SumGNN: Multi-typed Drug Interaction Prediction via Efficient Knowledge Graph Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01450v2
• Date: Thu, 6 May 2021 21:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 03:24:03.139091
• Title: SumGNN: Multi-typed Drug Interaction Prediction via Efficient Knowledge Graph Summarization
• Title（参考訳）: SumGNN:効率的な知識グラフ要約によるマルチタイプ薬物相互作用予測
• Authors: Yue Yu, Kexin Huang, Chao Zhang, Lucas M. Glass, Jimeng Sun, and Cao Xiao
• Abstract要約: 本稿では,サブグラフ抽出モジュールによって実現された知識要約グラフニューラルネットワークSumGNNを提案する。 SumGNNは5.54%まで最高のベースラインを上回り、データ関係の低いタイプでは特にパフォーマンスの向上が顕著である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.56399911605286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thanks to the increasing availability of drug-drug interactions (DDI) datasets and large biomedical knowledge graphs (KGs), accurate detection of adverse DDI using machine learning models becomes possible. However, it remains largely an open problem how to effectively utilize large and noisy biomedical KG for DDI detection. Due to its sheer size and amount of noise in KGs, it is often less beneficial to directly integrate KGs with other smaller but higher quality data (e.g., experimental data). Most of the existing approaches ignore KGs altogether. Some try to directly integrate KGs with other data via graph neural networks with limited success. Furthermore, most previous works focus on binary DDI prediction whereas the multi-typed DDI pharmacological effect prediction is a more meaningful but harder task. To fill the gaps, we propose a new method SumGNN: knowledge summarization graph neural network, which is enabled by a subgraph extraction module that can efficiently anchor on relevant subgraphs from a KG, a self-attention based subgraph summarization scheme to generate a reasoning path within the subgraph, and a multi-channel knowledge and data integration module that utilizes massive external biomedical knowledge for significantly improved multi-typed DDI predictions. SumGNN outperforms the best baseline by up to 5.54\%, and the performance gain is particularly significant in low data relation types. In addition, SumGNN provides interpretable prediction via the generated reasoning paths for each prediction.
• Abstract（参考訳）: 薬物と薬物の相互作用(DDI)データセットと大規模バイオメディカル知識グラフ(KG)の可用性の向上により、機械学習モデルによる有害なDDIの正確な検出が可能になった。 しかし、DDI検出に大規模でノイズの多いバイオメディカルKGを効果的に活用する方法は、ほとんど未解決の問題である。 KGsのサイズとノイズの量のため、KGsを他のより小さくて高品質なデータ(例えば実験データ)と直接統合するメリットは少ない。 既存のアプローチのほとんどは、kgsを完全に無視している。 グラフニューラルネットワークを通じて、KGを他のデータと直接統合する試みもある。 さらに、これまでのほとんどの研究はバイナリDDI予測に焦点を当てているが、マルチタイプDDI薬理効果予測はより有意義だが難しい作業である。 このギャップを埋めるために,KGからの関連部分グラフを効率的にアンカーするサブグラフ抽出モジュールと,そのサブグラフ内の推論経路を生成する自己アテンションに基づくサブグラフ要約スキームと,多種類のDDI予測を著しく改善する大規模外的バイオメディカル知識を利用するマルチチャネル知識とデータ統合モジュールとで実現可能な知識要約グラフニューラルネットワークのSumGNNを提案する。 SumGNNは最高ベースラインを5.54倍まで上回り、低データ関係のタイプでは特にパフォーマンスの向上が顕著である。 さらに、SumGNNは各予測に対して生成された推論経路を介して解釈可能な予測を提供する。

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