論文の概要: HINT: Hierarchical Interaction Network for Trial Outcome Prediction Leveraging Web Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04252v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 15:09:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:53:26.713533
• Title: HINT: Hierarchical Interaction Network for Trial Outcome Prediction Leveraging Web Data
• Title（参考訳）: ヒント: webデータを活用した試行結果予測のための階層的インタラクションネットワーク
• Authors: Tianfan Fu, Kexin Huang, Cao Xiao, Lucas M. Glass, Jimeng Sun
• Abstract要約: 臨床試験は、有効性、安全性、または患者採用の問題により、不確実な結果に直面する。 本稿では,より一般的な臨床試験結果予測のための階層型Interaction Network(HINT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.53715632642495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical trials are crucial for drug development but are time consuming, expensive, and often burdensome on patients. More importantly, clinical trials face uncertain outcomes due to issues with efficacy, safety, or problems with patient recruitment. If we were better at predicting the results of clinical trials, we could avoid having to run trials that will inevitably fail more resources could be devoted to trials that are likely to succeed. In this paper, we propose Hierarchical INteraction Network (HINT) for more general, clinical trial outcome predictions for all diseases based on a comprehensive and diverse set of web data including molecule information of the drugs, target disease information, trial protocol and biomedical knowledge. HINT first encode these multi-modal data into latent embeddings, where an imputation module is designed to handle missing data. Next, these embeddings will be fed into the knowledge embedding module to generate knowledge embeddings that are pretrained using external knowledge on pharmaco-kinetic properties and trial risk from the web. Then the interaction graph module will connect all the embedding via domain knowledge to fully capture various trial components and their complex relations as well as their influences on trial outcomes. Finally, HINT learns a dynamic attentive graph neural network to predict trial outcome. Comprehensive experimental results show that HINT achieves strong predictive performance, obtaining 0.772, 0.607, 0.623, 0.703 on PR-AUC for Phase I, II, III, and indication outcome prediction, respectively. It also consistently outperforms the best baseline method by up to 12.4\% on PR-AUC.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は薬物開発に欠かせないが、時間がかかり、高価であり、しばしば患者に負担がかかる。 さらに重要なのは、臨床試験は、有効性、安全性、または患者の採用に関する問題による不確実な結果に直面します。 臨床試験の結果を予測するのがうまくいけば、必然的に失敗する試験を実行しなくてはならなくなり、成功しそうな試験にもっと多くのリソースを費やすことができます。 本稿では, 薬物の分子情報, 標的疾患情報, 治験プロトコル, 生体医学的知識を含む包括的かつ多様なwebデータをもとに, 全疾患に対するより汎用的な治験成果予測のための階層的相互作用ネットワーク (hint) を提案する。 HINTはまず、これらのマルチモーダルデータを潜入埋め込みにエンコードします。 次に、これらの埋め込みを知識埋め込みモジュールに入力し、外的薬物動態特性に関する知識とWebからの試行リスクを用いて事前訓練された知識埋め込みを生成する。 次に、相互作用グラフモジュールは、ドメイン知識を介してすべての埋め込みを接続し、様々なトライアルコンポーネントとその複雑な関係をフルに把握し、トライアル結果に影響を及ぼす。 最後に、ヒントは動的注意グラフニューラルネットワークを学習し、試行結果を予測する。 総合実験の結果,HINTは0.772,0.607,0.623,0.703の位相I,II,IIIのPR-AUCと適応結果予測をそれぞれ実現した。 また、PR-AUCで最高のベースライン法を12.4\%まで一貫して上回る。

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