論文の概要: Mining On Alzheimer's Diseases Related Knowledge Graph to Identity Potential AD-related Semantic Triples for Drug Repurposing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08712v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 15:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 14:27:49.907613
• Title: Mining On Alzheimer's Diseases Related Knowledge Graph to Identity Potential AD-related Semantic Triples for Drug Repurposing
• Title（参考訳）: アルツハイマー病関連知識グラフのマイニング : 薬物補充のためのad関連意味三重項の同定
• Authors: Yi Nian, Xinyue Hu, Rui Zhang, Jingna Feng, Jingcheng Du, Fang Li, Yong Chen and Cui Tao
• Abstract要約: 我々は、アルツハイマー病(AD)と化学物質、薬物、栄養補助薬との関係を研究するための知識グラフを構築した。 本稿では,このグラフマイニングモデルを用いて,ADと他のエンティティ間の信頼性の高い新しい関係を予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.751910502580415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To date, there are no effective treatments for most neurodegenerative diseases. Knowledge graphs can provide comprehensive and semantic representation for heterogeneous data, and have been successfully leveraged in many biomedical applications including drug repurposing. Our objective is to construct a knowledge graph from literature to study relations between Alzheimer's disease (AD) and chemicals, drugs and dietary supplements in order to identify opportunities to prevent or delay neurodegenerative progression. We collected biomedical annotations and extracted their relations using SemRep via SemMedDB. We used both a BERT-based classifier and rule-based methods during data preprocessing to exclude noise while preserving most AD-related semantic triples. The 1,672,110 filtered triples were used to train with knowledge graph completion algorithms (i.e., TransE, DistMult, and ComplEx) to predict candidates that might be helpful for AD treatment or prevention. Among three knowledge graph completion models, TransE outperformed the other two (MR = 13.45, Hits@1 = 0.306). We leveraged the time-slicing technique to further evaluate the prediction results. We found supporting evidence for most highly ranked candidates predicted by our model which indicates that our approach can inform reliable new knowledge. This paper shows that our graph mining model can predict reliable new relationships between AD and other entities (i.e., dietary supplements, chemicals, and drugs). The knowledge graph constructed can facilitate data-driven knowledge discoveries and the generation of novel hypotheses.
• Abstract（参考訳）: 現在、ほとんどの神経変性疾患に対して効果的な治療法はない。 知識グラフは異種データの包括的および意味的表現を提供し、薬物再精製を含む多くの生体医学的応用でうまく活用されている。 本研究の目的は,アルツハイマー病 (AD) と薬剤, 薬物, 栄養補助薬の関係を文献から研究し, 神経変性の進行を予防または遅らせる機会を明らかにすることである。 バイオメディカルアノテーションを収集し,SemMedDBを介してSemRepを用いてそれらの関係を抽出した。 我々は、データ前処理中にBERTベースの分類器とルールベースの手法の両方を用いて、ほとんどのAD関連セマンティックトリプルを保存しながらノイズを排除した。 1,672,110個のフィルター付きトリプルは知識グラフ補完アルゴリズム(TransE、DistMult、ComplEx)を用いてAD治療や予防に役立つ候補を予測するために使用された。 3つの知識グラフ補完モデルの中で、TransEは他の2つよりも優れていた(MR = 13.45, Hits@1 = 0.306)。 予測結果のさらなる評価に時間スライシング手法を活用した。 我々のモデルによって予測される最も高いランクの候補に対する支持的な証拠は、我々のアプローチが信頼できる新しい知識を知らせることができることを示している。 グラフマイニングモデルは,adと他のエンティティ(サプリメント,化学物質,薬物)との間の信頼性の高い新たな関係を予測できることを示す。 構築された知識グラフは、データ駆動の知識発見と新しい仮説の生成を促進することができる。

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