論文の概要: Multi-view Graph Contrastive Representation Learning for Drug-Drug Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11711v3
• Date: Sat, 10 Apr 2021 08:30:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:21:37.835690
• Title: Multi-view Graph Contrastive Representation Learning for Drug-Drug Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・薬物相互作用予測のための多視点グラフコントラスト表現学習
• Authors: Yingheng Wang, Yaosen Min, Xin Chen, Ji Wu
• Abstract要約: そこで本研究では,薬物と薬物の相互作用予測のためのマルチビューグラフコントラスト表現学習法であるMIRACLEを提案する。 我々は,MIRACLE学習段階におけるDDI関係と薬物分子グラフを符号化するために,GCNとボンドアウェア注意メッセージパッシングネットワークを使用する。 複数の実データセットの実験により、MIRACLEは最先端のDDI予測モデルより一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.87950055946236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drug-drug interaction(DDI) prediction is an important task in the medical health machine learning community. This study presents a new method, multi-view graph contrastive representation learning for drug-drug interaction prediction, MIRACLE for brevity, to capture inter-view molecule structure and intra-view interactions between molecules simultaneously. MIRACLE treats a DDI network as a multi-view graph where each node in the interaction graph itself is a drug molecular graph instance. We use GCNs and bond-aware attentive message passing networks to encode DDI relationships and drug molecular graphs in the MIRACLE learning stage, respectively. Also, we propose a novel unsupervised contrastive learning component to balance and integrate the multi-view information. Comprehensive experiments on multiple real datasets show that MIRACLE outperforms the state-of-the-art DDI prediction models consistently.
• Abstract（参考訳）: 薬物・薬物相互作用(DDI)予測は、医療医療機械学習コミュニティにおいて重要な課題である。 本研究は,薬物と薬物の相互作用予測のためのマルチビューグラフコントラスト表現学習法であるMIRACLEを用いて,分子間構造と分子間相互作用を同時に捕捉する手法を提案する。 MIRACLEはDDIネットワークをマルチビューグラフとして扱い、相互作用グラフ内の各ノードは薬物分子グラフインスタンスである。 我々は,MIRACLE学習段階におけるDDI関係と薬物分子グラフをそれぞれ符号化するために,GCNと結合認識メッセージパッシングネットワークを使用する。 また,マルチビュー情報のバランスと統合のために,教師なしコントラスト学習コンポーネントを提案する。 複数の実データセットに対する総合的な実験により、MIRACLEは最先端のDDI予測モデルより一貫して優れていることが示された。

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