論文の概要: DDoS: A Graph Neural Network based Drug Synergy Prediction Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00802v1
- Date: Mon, 3 Oct 2022 10:16:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 18:14:00.411311
- Title: DDoS: A Graph Neural Network based Drug Synergy Prediction Algorithm
- Title（参考訳）: DDoS: グラフニューラルネットワークによる薬物相乗予測アルゴリズム
- Authors: Kyriakos Schwarz, Alicia Pliego-Mendieta, Lara Planas-Paz, Chantal
Pauli, Ahmed Allam, Michael Krauthammer
- Abstract要約: 薬物相乗効果予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
利用可能な最大の薬物組み合わせデータベース(DrugComb)からの情報を用いて、信頼性の高いベンチマークデータセットを構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925177
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background: Drug synergy occurs when the combined effect of two drugs is
greater than the sum of the individual drugs' effect. While cell line data
measuring the effect of single drugs are readily available, there is relatively
less comparable data on drug synergy given the vast amount of possible drug
combinations. Thus, there is interest to use computational approaches to
predict drug synergy for untested pairs of drugs.
Methods: We introduce a Graph Neural Network (GNN) based model for drug
synergy prediction, which utilizes drug chemical structures and cell line gene
expression data. We use information from the largest drug combination database
available (DrugComb), combining drug synergy scores in order to construct high
confidence benchmark datasets.
Results: Our proposed solution for drug synergy predictions offers a number
of benefits: 1) It is trained on high confidence benchmark dataset. 2) It
utilizes 34 distinct drug synergy datasets to learn on a wide variety of drugs
and cell lines representations. 3) It learns task-specific drug
representations, instead of relying on generalized and pre-computed chemical
drug features. 4) It achieves similar or better prediction performance (AUPR
scores ranging from 0.777 to 0.964) compared to state-of-the-art baseline
models when tested on various benchmark datasets.
Conclusions: We demonstrate that a GNN based model can provide
state-of-the-art drug synergy predictions by learning task-specific
representations of drugs.
- Abstract（参考訳）: 背景: 薬物相乗効果は、2つの薬の併用効果が個々の薬の効果の合計よりも大きい場合に起こる。
単剤の効果を測定する細胞線データは容易に得られるが、膨大な量の薬物の組み合わせを考えると、薬物相乗効果に関する比較データは少ない。
したがって、未試験の薬物対に対する薬物相乗効果を予測するために計算手法を使うことに関心がある。
方法: 薬物の化学構造と細胞株の遺伝子発現データを利用した薬物相乗効果予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
利用可能な最大薬物組み合わせデータベース(DrugComb)から得られる情報を用いて、薬物相乗効果のスコアを組み合わせて高信頼度ベンチマークデータセットを構築する。
結果: 提案する薬物相乗効果予測法には, 様々な利点がある。
1)高信頼度ベンチマークデータセットに基づいてトレーニングを行う。
2)34種類の薬物シナジーデータセットを用いて,様々な薬物や細胞株の表現を学習する。
3) 一般的な化学薬品の特徴に頼らず, タスク特異的な薬物表現を学習する。
4) 様々なベンチマークデータセットでテストした場合、最先端のベースラインモデルと比較して、同様のまたはより良い予測性能(AUPRスコアは0.777から0.964)を達成する。
結論: GNNに基づくモデルにより, 薬物のタスク固有表現を学習することにより, 最先端の薬物相乗効果を予測することができることを示す。
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