論文の概要: Interpreting mechanism of Synergism of drug combinations using attention
based hierarchical graph pooling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09245v1
- Date: Mon, 19 Sep 2022 11:18:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 19:30:12.422765
- Title: Interpreting mechanism of Synergism of drug combinations using attention
based hierarchical graph pooling
- Title（参考訳）: 注目に基づく階層グラフプーリングを用いた薬物結合のシナジズムの解釈機構
- Authors: Zehao Dong, Yixin Chen, Philip Payne, Fuhai Li
- Abstract要約: 我々は、シナジー(MoS)の基礎となる根本的治療目標とメカニズムを明らかにする解釈可能なグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発した。
提案したGNNモデルは、検出された重要なサブ分子ネットワークに基づいて、薬物結合の相乗効果を予測し、解釈する体系的な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.06795121693656
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The synergistic drug combinations provide huge potentials to enhance
therapeutic efficacy and to reduce adverse reactions. However, effective and
synergistic drug combination prediction remains an open question because of the
unknown causal disease signaling pathways. Though various deep learning (AI)
models have been proposed to quantitatively predict the synergism of drug
combinations. The major limitation of existing deep learning methods is that
they are inherently not interpretable, which makes the conclusion of AI models
un-transparent to human experts, henceforth limiting the robustness of the
model conclusion and the implementation ability of these models in the
real-world human-AI healthcare. In this paper, we develop an interpretable
graph neural network (GNN) that reveals the underlying essential therapeutic
targets and mechanism of the synergy (MoS) by mining the sub-molecular network
of great importance. The key point of the interpretable GNN prediction model is
a novel graph pooling layer, Self-Attention based Node and Edge pool
(henceforth SANEpool), that can compute the attention score (importance) of
nodes and edges based on the node features and the graph topology. As such, the
proposed GNN model provides a systematic way to predict and interpret the drug
combination synergism based on the detected crucial sub-molecular network. We
evaluate SANEpool on molecular networks formulated by genes from 46 core cancer
signaling pathways and drug combinations from NCI ALMANAC drug combination
screening data. The experimental results indicate that 1) SANEpool can achieve
the current state-of-art performance among other popular graph neural networks;
and 2) the sub-molecular network detected by SANEpool are self-explainable and
salient for identifying synergistic drug combinations.
- Abstract（参考訳）: 相乗的な薬物の組み合わせは、治療効果を高め、副作用を減らす大きな可能性をもたらす。
しかし、有効かつ相乗的な薬物結合予測は、未知の因果病シグナル伝達経路のため、未解決の問題である。
薬物の組み合わせの相乗効果を定量的に予測するために、様々なディープラーニング(AI)モデルが提案されている。
既存のディープラーニング手法の最大の制限は、それらが本質的に解釈不可能であるため、AIモデルの結論が人間の専門家に不透明になるため、実際の人間のAI医療におけるモデル結論の堅牢性とこれらのモデルの実装能力が制限される。
本稿では,重要なサブ分子ネットワークをマイニングすることにより,シナジー(mos)の根本的な治療目標とメカニズムを明らかにする,解釈可能なグラフニューラルネットワーク(gnn)を開発した。
解釈可能なGNN予測モデルのキーポイントは、ノードの特徴とグラフトポロジに基づいてノードとエッジのアテンションスコア(重要度)を計算することができる、新しいグラフプーリング層であるSelf-Attention based Node and Edge pool(以下SANEpool)である。
提案するgnnモデルは、検出された重要なサブ分子ネットワークに基づいて、薬物結合相乗効果を予測し、解釈するための体系的な方法を提供する。
NCI ALMANAC 薬物併用スクリーニングデータから, 46コア癌シグナル伝達経路の遺伝子と薬物の組み合わせによって形成される分子ネットワーク上でのSANEpoolの評価を行った。
実験結果は
1)SANEpoolは、他の人気のあるグラフニューラルネットワークの最先端性能を実現することができる。
2)SANEpoolにより検出されたサブ分子ネットワークは,相乗的薬物結合を同定するための自己説明可能かつ健全である。
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