論文の概要: HyGNN: Drug-Drug Interaction Prediction via Hypergraph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12747v4
• Date: Tue, 18 Apr 2023 09:57:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:50:55.004865
• Title: HyGNN: Drug-Drug Interaction Prediction via Hypergraph Neural Network
• Title（参考訳）: HyGNN:ハイパーグラフニューラルネットワークによる薬物と薬物の相互作用予測
• Authors: Khaled Mohammed Saifuddin, Briana Bumgardner, Farhan Tanvir, Esra Akbas
• Abstract要約: 薬物と薬物の相互作用(DDI)は薬物の機能を妨げる可能性があり、最悪の場合、薬物の副作用(ADR)を引き起こす可能性がある。 本稿では,DDI予測問題に対するSMILES文字列のみに基づく新しいハイパーグラフニューラルネットワーク(HyGNN)モデルを提案する。 提案したHyGNNモデルは, DDIを効果的に予測し, ROC-AUCとPR-AUCを97.9%, 98.1%で比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drug-Drug Interactions (DDIs) may hamper the functionalities of drugs, and in the worst scenario, they may lead to adverse drug reactions (ADRs). Predicting all DDIs is a challenging and critical problem. Most existing computational models integrate drug-centric information from different sources and leverage them as features in machine learning classifiers to predict DDIs. However, these models have a high chance of failure, especially for the new drugs when all the information is not available. This paper proposes a novel Hypergraph Neural Network (HyGNN) model based on only the SMILES string of drugs, available for any drug, for the DDI prediction problem. To capture the drug similarities, we create a hypergraph from drugs' chemical substructures extracted from the SMILES strings. Then, we develop HyGNN consisting of a novel attention-based hypergraph edge encoder to get the representation of drugs as hyperedges and a decoder to predict the interactions between drug pairs. Furthermore, we conduct extensive experiments to evaluate our model and compare it with several state-of-the-art methods. Experimental results demonstrate that our proposed HyGNN model effectively predicts DDIs and impressively outperforms the baselines with a maximum ROC-AUC and PR-AUC of 97.9% and 98.1%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 薬物・薬物相互作用(DDI)は薬物の機能を妨げる可能性があり、最悪の場合、薬物反応(ADR)を引き起こす可能性がある。 すべてのDDIを予測することは難しくて重要な問題です。 既存の計算モデルは、異なるソースからの薬物中心の情報を統合し、それらを機械学習分類器の機能として利用してDDIを予測する。 しかし、これらのモデルは、特に全ての情報が入手できない新しい薬物に対して、失敗の確率が高い。 本稿では,ddi予測問題に対して,薬剤のスマイル列のみに基づいた新しいハイパーグラフニューラルネットワーク(hygnn)モデルを提案する。 薬剤の類似性を捉えるため,SMILES文字列から抽出した薬物の化学的サブ構造からハイパーグラフを作成する。 そこで我々は,新しい注目に基づくハイパーグラフエッジエンコーダによるHyGNNを開発し,薬物をハイパーエッジとして表現し,薬物対間の相互作用を予測するデコーダを開発した。 さらに,本モデルを評価するための広範囲な実験を行い,いくつかの最先端手法と比較した。 実験の結果,提案したHyGNNモデルはDDIを効果的に予測し,最大ROC-AUCとPR-AUCを97.9%,98.1%で比較した。

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