論文の概要: Interpretable Drug Synergy Prediction with Graph Neural Networks for
Human-AI Collaboration in Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07082v1
- Date: Fri, 14 May 2021 22:20:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:59:59.858430
- Title: Interpretable Drug Synergy Prediction with Graph Neural Networks for
Human-AI Collaboration in Healthcare
- Title（参考訳）: 医療における人-AI連携のためのグラフニューラルネットワークによる解釈可能な薬物相乗効果予測
- Authors: Zehao Dong, Heming Zhang, Yixin Chen, Fuhai Li
- Abstract要約: 本研究は,遺伝子と薬物の結合予測における遺伝子と薬物の制御関係を組み込むディープグラフニューラルネットワーク(IDSP)を提案する。
idspは遺伝子と薬物ノードの関係に基づいてエッジの重みを自動的に多層パーセプトロン(mlp)で学習し、インダクティブな方法で情報を集約する。
46種類のコアがんシグナル伝達経路の遺伝子と、NCIアルマナックの薬物併用スクリーニングデータからの薬物併用によるシグナルネットワーク上でIDWSPをテストします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.151336811933938
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate molecular mechanisms of resistant or sensitive response of
cancer drug combination therapies in an inductive and interpretable manner.
Though deep learning algorithms are widely used in the drug synergy prediction
problem, it is still an open problem to formulate the prediction model with
biological meaning to investigate the mysterious mechanisms of synergy (MoS)
for the human-AI collaboration in healthcare systems. To address the
challenges, we propose a deep graph neural network, IDSP (Interpretable Deep
Signaling Pathways), to incorporate the gene-gene as well as gene-drug
regulatory relationships in synergic drug combination predictions. IDSP
automatically learns weights of edges based on the gene and drug node
relations, i.e., signaling interactions, by a multi-layer perceptron (MLP) and
aggregates information in an inductive manner. The proposed architecture
generates interpretable drug synergy prediction by detecting important
signaling interactions, and can be implemented when the underlying molecular
mechanism encounters unseen genes or signaling pathways. We test IDWSP on
signaling networks formulated by genes from 46 core cancer signaling pathways
and drug combinations from NCI ALMANAC drug combination screening data. The
experimental results demonstrated that 1) IDSP can learn from the underlying
molecular mechanism to make prediction without additional drug chemical
information while achieving highly comparable performance with current
state-of-art methods; 2) IDSP show superior generality and flexibility to
implement the synergy prediction task on both transductive tasks and inductive
tasks. 3) IDSP can generate interpretable results by detecting different
salient signaling patterns (i.e. MoS) for different cell lines.
- Abstract（参考訳）: がん薬物併用療法の抵抗性または感受性の分子機構を誘導的かつ解釈可能な方法で検討する。
深層学習アルゴリズムは薬物シナジー予測問題において広く用いられているが、医療システムにおける人間とaiの協調のための謎めいたシナジー(mos)のメカニズムを調査するために生物学的意味を持つ予測モデルを定式化することは、まだ未解決の問題である。
これらの課題に対処するため,遺伝子と薬物の相互作用を予測するためのディープグラフニューラルネットワークIDSP(Interpretable Deep Signaling Pathways)を提案する。
idspは多層パーセプトロン(mlp)によって遺伝子と薬局の関係、すなわちシグナル相互作用に基づいてエッジの重みを自動的に学習し、誘導的な方法で情報を集約する。
提案アーキテクチャは、重要なシグナル伝達相互作用を検出して解釈可能な薬物相乗効果を予測し、基礎となる分子機構が未知の遺伝子やシグナル伝達経路に遭遇した場合に実装することができる。
我々は,NCI ALMANAC薬物併用スクリーニングデータから,46のコア癌シグナル伝達経路と薬物の組み合わせの遺伝子によって形成されるシグナルネットワーク上でIDWSPをテストする。
実験の結果,1) IDSPは分子機構から学習し,薬品情報の付加を伴わずに予測できること,2) IDSPは伝達タスクと誘導タスクの両方に相乗的予測タスクを実装するのに優れた汎用性と柔軟性を示すことがわかった。
3) idspは、異なるサルエント信号パターン(例えば)を検出することで、解釈可能な結果を生成することができる。
異なる細胞株に対するMoS。
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