論文の概要: KGML-xDTD: A Knowledge Graph-based Machine Learning Framework for Drug Treatment Prediction and Mechanism Description

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01384v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 06:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 03:38:25.146851
• Title: KGML-xDTD: A Knowledge Graph-based Machine Learning Framework for Drug Treatment Prediction and Mechanism Description
• Title（参考訳）: KGML-xDTD: 薬物治療予測とメカニズム記述のための知識グラフベースの機械学習フレームワーク
• Authors: Chunyu Ma, Zhihan Zhou, Han Liu, David Koslicki
• Abstract要約: KGML-xDTD(知識グラフに基づく機械学習フレームワーク)を提案する。 グラフベースの強化学習プロセスにおける中間指導として,知識と公開に基づく情報を活用し,生物学的に意味のある「実証経路」を抽出する。
• 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: Background: Computational drug repurposing is a cost- and time-efficient approach that aims to identify new therapeutic targets or diseases (indications) of existing 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 (MOAs) between repurposed drugs and their target diseases remain largely unknown, which is still a main obstacle for computational drug repurposing methods to be widely adopted in clinical settings. Results: In this work, we propose KGML-xDTD: a Knowledge Graph-based Machine Learning framework for explainably predicting Drugs Treating Diseases. It is a two-module framework that not only predicts the treatment probabilities between drugs/compounds and diseases but also biologically explains them via knowledge graph (KG) path-based, testable mechanisms of action (MOAs). We leverage knowledge-and-publication based information to extract biologically meaningful "demonstration paths" as the intermediate guidance in the Graph-based Reinforcement Learning (GRL) path-finding process. Comprehensive experiments and case study analyses show that the proposed framework can achieve state-of-the-art performance in both predictions of drug repurposing and recapitulation of human-curated drug MOA paths. Conclusions: KGML-xDTD is the first model framework that can offer KG-path explanations for drug repurposing predictions by leveraging the combination of prediction outcomes and existing biological knowledge and publications. We believe it can effectively reduce "black-box" concerns and increase prediction confidence for drug repurposing based on predicted path-based explanations, and further accelerate the process of drug discovery for emerging diseases.
• Abstract（参考訳）: 背景: 計算薬の再利用は、既存の薬物や化合物の新しい治療目標や疾患(指標)を特定することを目的とした、コストと時間効率のよいアプローチである。 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、薬物と標的疾患との間の行動のメカニズム(moas)はほとんど不明であり、このことは依然として、臨床現場で広く採用される薬物再導入法の主要な障害となっている。 結果: 本研究では, 薬物処理疾患の予測を行う知識グラフベースの機械学習フレームワークであるKGML-xDTDを提案する。 薬物/化合物と疾患の間の治療の確率を予測するだけでなく、知識グラフ(KG)経路に基づくテスト可能な行動機構(MOAs)を介して生物学的にそれらを説明する2モジュールフレームワークである。 グラフベース強化学習(GRL)パスの中間指導として,知識と公開に基づく情報を活用し,生物学的に意味のある「実証経路」を抽出する。 包括的実験とケーススタディ分析により, 提案手法は, ヒトのmoa経路の薬物再導入と再認識の予測の両方において, 最先端のパフォーマンスを達成できることが示された。 結論: KGML-xDTDは、予測結果と既存の生物学的知識と出版物の組み合わせを活用して、KGパスによる薬物再投薬予測を説明できる最初のモデルフレームワークである。 我々は,「ブラックボックス」の懸念を効果的に軽減し,予測された経路に基づく説明に基づく薬物再資源化の予測信頼度を高め,新興疾患に対する薬物発見のプロセスをさらに促進できると考えている。

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