論文の概要: Hierarchical Graph Representation Learning for the Prediction of Drug-Target Binding Affinity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11458v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 04:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 13:32:36.741855
• Title: Hierarchical Graph Representation Learning for the Prediction of Drug-Target Binding Affinity
• Title（参考訳）: 薬物標的結合親和性の予測のための階層グラフ表現学習
• Authors: Zhaoyang Chu, Shichao Liu, Wen Zhang
• Abstract要約: 本稿では,薬物結合親和性予測,すなわちHGRL-DTAのための新しい階層グラフ表現学習モデルを提案する。 本稿では,グローバルレベルの親和性グラフと局所レベルの分子グラフから得られた階層的表現を統合するためのメッセージブロードキャスティング機構を採用し,また,類似性に基づく埋め込みマップを設計し,未知の薬物や標的に対する表現の推論というコールドスタート問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.023929372010717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of drug-target binding affinity (DTA) has attracted increasing attention in the drug discovery process due to the more specific interpretation than binary interaction prediction. Recently, numerous deep learning-based computational methods have been proposed to predict the binding affinities between drugs and targets benefiting from their satisfactory performance. However, the previous works mainly focus on encoding biological features and chemical structures of drugs and targets, with a lack of exploiting the essential topological information from the drug-target affinity network. In this paper, we propose a novel hierarchical graph representation learning model for the drug-target binding affinity prediction, namely HGRL-DTA. The main contribution of our model is to establish a hierarchical graph learning architecture to incorporate the intrinsic properties of drug/target molecules and the topological affinities of drug-target pairs. In this architecture, we adopt a message broadcasting mechanism to integrate the hierarchical representations learned from the global-level affinity graph and the local-level molecular graph. Besides, we design a similarity-based embedding map to solve the cold start problem of inferring representations for unseen drugs and targets. Comprehensive experimental results under different scenarios indicate that HGRL-DTA significantly outperforms the state-of-the-art models and shows better model generalization among all the scenarios.
• Abstract（参考訳）: 薬物標的結合親和性(dta)の同定は、二元相互作用予測よりも特定の解釈により、創薬プロセスにおいて注目を集めている。 近年, 薬物と標的との結合親和性を予測するための深層学習に基づく計算手法が数多く提案されている。 しかし、以前の研究は、主に薬物や標的の生物学的特徴や化学構造をエンコードすることに焦点を当てており、薬物標的親和性ネットワークの本質的なトポロジー情報を活用していない。 本稿では,薬物結合親和性予測,すなわちHGRL-DTAのための新しい階層グラフ表現学習モデルを提案する。 本モデルの主な貢献は、薬物・標的分子の内在的性質と薬物・標的対のトポロジ的親和性を組み込む階層的なグラフ学習アーキテクチャを確立することである。 本アーキテクチャでは,グローバルレベルアフィニティグラフと局所レベル分子グラフから学習した階層表現を統合するためのメッセージブロードキャスティング機構を採用する。 さらに,類似性に基づく埋め込みマップを設計し,未発見の薬物や標的の表現を推測するコールドスタート問題を解決する。 異なるシナリオによる包括的な実験結果から、hgrl-dtaは最先端モデルを大きく上回り、すべてのシナリオにおいてより優れたモデル一般化を示している。

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