論文の概要: Relational graph convolutional networks for predicting blood-brain
barrier penetration of drug molecules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06773v1
- Date: Sun, 4 Jul 2021 15:56:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-18 12:23:29.933656
- Title: Relational graph convolutional networks for predicting blood-brain
barrier penetration of drug molecules
- Title(参考訳): 関係グラフ畳み込みネットワークによる薬物分子の血液脳関門侵入予測
- Authors: Yan Ding, Xiaoqian Jiang and Yejin Kim
- Abstract要約: 薬物分子のBBB透過能の評価は、脳薬物開発における重要なステップである。
関連グラフ畳み込みネットワーク(RGCN)を用いて,各薬剤の特徴だけでなく,薬物とタンパク質の関係も扱う。
この性能はすでに有望であり、BBB透過性の予測において、薬物-タンパク質/ドラッグ関係が重要な役割を担っていることを証明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.041672273431994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evaluation of the BBB penetrating ability of drug molecules is a critical
step in brain drug development. Computational prediction based on machine
learning has proved to be an efficient way to conduct the evaluation. However,
performance of the established models has been limited by their incapability of
dealing with the interactions between drugs and proteins, which play an
important role in the mechanism behind BBB penetrating behaviors. To address
this issue, we employed the relational graph convolutional network (RGCN) to
handle the drug-protein (denoted by the encoding gene) relations as well as the
features of each individual drug. In addition, drug-drug similarity was also
introduced to connect structurally similar drugs in the graph. The RGCN model
was initially trained without input of any drug features. And the performance
was already promising, demonstrating the significant role of the
drug-protein/drug-drug relations in the prediction of BBB permeability.
Moreover, molecular embeddings from a pre-trained knowledge graph were used as
the drug features to further enhance the predictive ability of the model.
Finally, the best performing RGCN model was built with a large number of
unlabeled drugs integrated into the graph.
- Abstract(参考訳): 薬物分子のBBB透過能の評価は、脳薬物開発における重要なステップである。
機械学習に基づく計算予測は、その評価を行う効率的な方法であることが証明された。
しかしながら、確立されたモデルの性能は、薬物とタンパク質の相互作用を扱う能力に制限されており、BBB侵入行動のメカニズムにおいて重要な役割を果たす。
この問題に対処するために,我々はリレーショナルグラフ畳み込みネットワーク(RGCN)を用いて,各薬剤の特徴と(エンコーディング遺伝子によって記述された)薬物-タンパク質関係を処理した。
さらに、構造的に類似した薬物をグラフでつなぐために薬物と薬物の類似性も導入された。
RGCNモデルは当初、薬物の特徴を入力せずに訓練された。
また,bbb透過性予測における薬物・タンパク質・薬物・薬物関係の重要性を実証した。
さらに、事前学習した知識グラフからの分子埋め込みを薬物の特徴として用いて、モデルの予測能力をさらに向上させた。
最後に、最も優れたRCCNモデルは、グラフに統合された多数のラベルのない薬物で構築された。
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