論文の概要: Investigating ADR mechanisms with knowledge graph mining and explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09077v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 16:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 03:05:11.822888
• Title: Investigating ADR mechanisms with knowledge graph mining and explainable AI
• Title（参考訳）: 知識グラフマイニングと説明可能なAIを用いたADR機構の検討
• Authors: Emmanuel Bresso, Pierre Monnin, C\'edric Bousquet, Fran\c{c}ois-Elie Calvier, Ndeye-Coumba Ndiaye, Nadine Petitpain, Malika Sma\"il-Tabbone, Adrien Coulet
• Abstract要約: 副作用薬物反応は、ランダム化臨床試験およびポストマーケティング薬局の監視の中で特徴付けられる。 知識グラフは、単純で説明可能なモデルがADRに起因するかどうかの薬物を区別することを可能にする多様な機能を提供します。 ほとんどの識別的特徴は、さらにADR機構を研究するのに良い候補であると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.58310730488265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Adverse Drug Reactions (ADRs) are characterized within randomized clinical trials and postmarketing pharmacovigilance, but their molecular mechanism remains unknown in most cases. Aside from clinical trials, many elements of knowledge about drug ingredients are available in open-access knowledge graphs. In addition, drug classifications that label drugs as either causative or not for several ADRs, have been established. We propose to mine knowledge graphs for identifying biomolecular features that may enable reproducing automatically expert classifications that distinguish drug causative or not for a given type of ADR. In an explainable AI perspective, we explore simple classification techniques such as Decision Trees and Classification Rules because they provide human-readable models, which explain the classification itself, but may also provide elements of explanation for molecular mechanisms behind ADRs. In summary, we mine a knowledge graph for features; we train classifiers at distinguishing, drugs associated or not with ADRs; we isolate features that are both efficient in reproducing expert classifications and interpretable by experts (i.e., Gene Ontology terms, drug targets, or pathway names); and we manually evaluate how they may be explanatory. Extracted features reproduce with a good fidelity classifications of drugs causative or not for DILI and SCAR. Experts fully agreed that 73% and 38% of the most discriminative features are possibly explanatory for DILI and SCAR, respectively; and partially agreed (2/3) for 90% and 77% of them. Knowledge graphs provide diverse features to enable simple and explainable models to distinguish between drugs that are causative or not for ADRs. In addition to explaining classifications, most discriminative features appear to be good candidates for investigating ADR mechanisms further.
• Abstract（参考訳）: 逆薬物反応(ADRs)は、ランダム化臨床試験や市販後の薬剤移動において特徴付けられるが、ほとんどの場合、その分子機構は分かっていない。 臨床試験とは別に、薬物成分に関する多くの知識要素がオープンアクセスナレッジグラフで利用可能である。 さらに、薬物をいくつかのADRに対して因果的または非因果的とみなす薬物分類が確立されている。 特定の種類のadrに対して薬剤因果を区別するかどうかを自動的に再現できる生体分子の特徴を同定するための知識グラフをマイニングする。 説明可能なaiの観点からは、分類自体を説明する人間の可読性モデルを提供するが、adrの背後にある分子メカニズムの説明要素を提供するため、決定木や分類規則のような単純な分類手法を探求する。 まとめると、我々は特徴の知識グラフを抽出し、ADRに関連付けられていない薬物を識別するための分類器を訓練し、専門家の分類を再現し、専門家によって解釈できる特徴(遺伝子オントロジー用語、薬物標的、経路名など)を分離し、手動で説明できるかどうかを評価する。 抽出された特徴は、DILIおよびSCARの薬剤因果関係の良好な忠実度分類で再現される。 専門家は、最も差別的な特徴の73%と38%は、それぞれDILIとSCARの解説であり、90%と77%で部分的に合意している(2/3)。 知識グラフは、シンプルで説明可能なモデルで、ADRに原因があるかどうかを区別するための多様な機能を提供します。 分類を説明することに加えて、ほとんどの識別的特徴はadr機構をさらに調査する良い候補であると考えられる。

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