Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training and Graph Structure Learning

論文の概要: Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training and Graph Structure Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05931v1
Date: Sat, 14 Jan 2023 15:07:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-18 18:05:46.157052
Title: Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training and Graph Structure Learning
Title（参考訳）: 大規模事前学習とグラフ構造学習による薬物相乗的組み合わせ予測
Authors: Zhihang Hu, Qinze Yu, Yucheng Guo, Taifeng Wang, Irwin King, Xin Gao, Le Song, and Yu Li
Abstract要約: 薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。ディープラーニングモデルは、シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として登場した。我々のフレームワークは、他のディープラーニングベースの手法と比較して最先端の結果を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 82.93806087715507
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Drug combination therapy is a well-established strategy for disease treatment with better effectiveness and less safety degradation. However, identifying novel drug combinations through wet-lab experiments is resource intensive due to the vast combinatorial search space. Recently, computational approaches, specifically deep learning models have emerged as an efficient way to discover synergistic combinations. While previous methods reported fair performance, their models usually do not take advantage of multi-modal data and they are unable to handle new drugs or cell lines. In this study, we collected data from various datasets covering various drug-related aspects. Then, we take advantage of large-scale pre-training models to generate informative representations and features for drugs, proteins, and diseases. Based on that, a message-passing graph is built on top to propagate information together with graph structure learning flexibility. This is first introduced in the biological networks and enables us to generate pseudo-relations in the graph. Our framework achieves state-of-the-art results in comparison with other deep learning-based methods on synergistic prediction benchmark datasets. We are also capable of inferencing new drug combination data in a test on an independent set released by AstraZeneca, where 10% of improvement over previous methods is observed. In addition, we're robust against unseen drugs and surpass almost 15% AU ROC compared to the second-best model. We believe our framework contributes to both the future wet-lab discovery of novel drugs and the building of promising guidance for precise combination medicine.
Abstract（参考訳）: 薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。しかしながら、ウェットラボ実験による新しい薬物の組み合わせの同定は、膨大な組合せ探索空間のため、資源集約的である。近年,シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として,特にディープラーニングモデルが登場している。以前の手法では十分な性能が報告されたが、モデルは通常マルチモーダルデータを利用せず、新しい薬物や細胞株を扱えない。本研究では,薬物関連の諸側面をカバーするさまざまなデータセットからデータを収集した。次に,大規模事前学習モデルを利用して,薬物,タンパク質,疾患に関する情報表現と特徴を生成する。それに基づいて、メッセージパッシンググラフが構築され、グラフ構造学習の柔軟性とともに情報を伝播する。これは最初に生体ネットワークに導入され、グラフ内で擬似関係を生成することができる。本フレームワークは,相乗的予測ベンチマークデータセットにおける他の深層学習に基づく手法と比較し,最先端の結果を得る。また、アストラゼネカがリリースしている独立したセットの試験において、従来の方法よりも10%の改善が観察された新しい薬物組み合わせデータを参照することもできる。さらに、私たちは目に見えない薬物に対して堅牢で、第2のベストモデルと比べて約15%のAU ROCを超えています。我々の枠組みは、新薬のウェットラブ発見と、正確な組み合わせ医療のための有望なガイダンスの構築に寄与すると考えている。

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