論文の概要: Predicting Drug Repurposing Candidates and Their Mechanisms from A Biomedical Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01384v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 17:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 18:59:46.633958
• Title: Predicting Drug Repurposing Candidates and Their Mechanisms from A Biomedical Knowledge Graph
• Title（参考訳）: バイオメディカル知識グラフによる医薬品リサイクル候補の予測とそのメカニズム
• Authors: Chunyu Ma, Zhihan Zhou, Han Liu, David Koslicki
• Abstract要約: コンピュータドラッグ再資源化(Computational drug repurposing)は、承認または実験薬/化合物の新しい表示を識別するための費用対効果の高い方法である。 再使用された薬物とその標的疾患の間の作用機構は、いまだに不明である。 本稿では, 薬物と疾患の治療法の確率を予測できるだけでなく, バイオメディカルな説明として, 行動の経路ベース, テスト可能なメカニズムを予測できる計算用薬物再資源化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.64859287146094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computational drug repurposing is a cost- and time-efficient method to identify new indications of approved or experimental drugs/compounds. It is especially critical for emerging and/or orphan diseases due to its cheaper investment and shorter research cycle compared with traditional wet-lab drug discovery approaches. However, the underlying mechanisms of action between repurposed drugs and their target diseases remain largely unknown, which is still an unsolved issue in existing repurposing methods. As such, computational drug repurposing has not been widely adopted in clinical settings. In this work, based on a massive biomedical knowledge graph, we propose a computational drug repurposing framework that not only predicts the treatment probabilities between drugs and diseases but also predicts the path-based, testable mechanisms of action (MOAs) as their biomedical explanations. Specifically, we utilize the GraphSAGE model in an unsupervised manner to integrate each entity's neighborhood information and employ a Random Forest model to predict the treatment probabilities between pairs of drugs and diseases. Moreover, we train an adversarial actor-critic reinforcement learning model to predict the potential MOA for explaining drug purposing. To encourage the model to find biologically reasonable paths, we utilize the curated molecular interactions of drugs and a PubMed-publication-based concept distance to extract potential drug MOA paths from the knowledge graph as "demonstration paths" to guide the model during the process of path-finding. Comprehensive experiments and case studies show that the proposed framework outperforms state-of-the-art baselines in both predictive performance of drug repurposing and explanatory performance of recapitulating human-curated DrugMechDB-based paths.
• Abstract（参考訳）: 計算薬の再利用は、承認または実験薬/化合物の新しい表示を特定するためのコストと時間効率のよい方法である。 従来の湿式薬物発見法と比較して、投資が安く、研究サイクルが短いため、特に発病や孤児病にとって重要である。 しかし、使用済み薬物とその標的疾患の間の基本的なメカニズムはほとんど不明であり、既存の代替法では未解決の問題となっている。 このように、計算薬の再利用は臨床ではあまり広く採用されていない。 本研究は, バイオメディカル知識グラフに基づいて, 薬物と疾患の間の治療確率を予測できるだけでなく, バイオメディカルな説明として, 経路ベース, テスト可能な行動機構(MOA)を予測できる計算薬物再資源化フレームワークを提案する。 具体的には,グラフセージモデルを用いて各団体の周辺情報を統合し,ランダムフォレストモデルを用いて薬剤と疾患の治療法の確率を予測する。 さらに, 対向的アクタ-クリティック強化学習モデルを訓練し, 薬物汚染を説明するためのmoaの可能性を予測する。 モデルが生物学的に合理的な経路を見つけるのを奨励するために,薬物の硬化した分子相互作用とPubMed-Pubation-based concept distanceを用いて知識グラフから潜在的薬物MOA経路を抽出し,パスフィニングの過程でモデルを導く。 包括的実験およびケーススタディにより,提案フレームワークは,ヒト培養D薬MechDB系パスの再カプセル化の予測性能と説明性能の両方において,最先端のベースラインを上回っていることが示された。

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