論文の概要: Molecular Substructure-Aware Network for Drug-Drug Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11267v2
• Date: Thu, 25 Aug 2022 05:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 11:21:56.480638
• Title: Molecular Substructure-Aware Network for Drug-Drug Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・薬物相互作用予測のための分子サブ構造認識ネットワーク
• Authors: Xinyu Zhu, Yongliang Shen, Weiming Lu
• Abstract要約: 薬物の併用投与は薬物と薬物の相互作用(DDI)を引き起こす 薬物対の分子構造から潜在的DDIを効果的に予測する新しいモデルである分子サブストラクチャー・アウェア・ネットワーク(MSAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.157966744159491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concomitant administration of drugs can cause drug-drug interactions (DDIs). Some drug combinations are beneficial, but other ones may cause negative effects which are previously unrecorded. Previous works on DDI prediction usually rely on hand-engineered domain knowledge, which is laborious to obtain. In this work, we propose a novel model, Molecular Substructure-Aware Network (MSAN), to effectively predict potential DDIs from molecular structures of drug pairs. We adopt a Transformer-like substructure extraction module to acquire a fixed number of representative vectors that are associated with various substructure patterns of the drug molecule. Then, interaction strength between the two drugs' substructures will be captured by a similarity-based interaction module. We also perform a substructure dropping augmentation before graph encoding to alleviate overfitting. Experimental results from a real-world dataset reveal that our proposed model achieves the state-of-the-art performance. We also show that the predictions of our model are highly interpretable through a case study.
• Abstract（参考訳）: 薬物の併用投与は薬物と薬物の相互作用(DDI)を引き起こす。 いくつかの薬物の組み合わせは有益であるが、以前は記録されていない負の効果を引き起こすこともある。 DDI予測に関するこれまでの研究は、通常手作業によるドメイン知識に依存しており、入手は困難である。 本研究では,薬物対の分子構造から潜在的DDIを効果的に予測するための分子サブ構造認識ネットワーク(MSAN)を提案する。 我々はトランスフォーマー様のサブ構造抽出モジュールを用いて、薬物分子の様々なサブ構造パターンに関連する固定数の代表ベクトルを取得する。 次に、2つの薬物のサブ構造間の相互作用強度は類似性に基づく相互作用モジュールによって捉えられる。 また、オーバーフィッティングを軽減するため、グラフエンコーディングの前にサブストラクチャの削減も行う。 実世界のデータセットから得られた実験結果から,提案モデルが最先端の性能を達成できることが判明した。 また,本モデルの予測は,ケーススタディを通じて高い解釈性を示す。

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