論文の概要: Knowledge-augmented Graph Machine Learning for Drug Discovery: A Survey
from Precision to Interpretability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08261v1
- Date: Thu, 16 Feb 2023 12:38:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 13:59:55.799474
- Title: Knowledge-augmented Graph Machine Learning for Drug Discovery: A Survey
from Precision to Interpretability
- Title（参考訳）: 薬物発見のための知識強化グラフ機械学習:精度から解釈可能性への調査
- Authors: Zhiqiang Zhong and Anastasia Barkova and Davide Mottin
- Abstract要約: グラフ機械学習(GML)は、グラフ構造化バイオメディカルデータをモデル化する優れた能力で注目されている。
近年の研究では、より正確で解釈可能な薬物発見を実現するために、外部のバイオメディカル知識をGMLパイプラインに統合することを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.31117862338528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) into the field of drug
discovery has been a growing area of interdisciplinary scientific research.
However, conventional AI models are heavily limited in handling complex
biomedical structures (such as 2D or 3D protein and molecule structures) and
providing interpretations for outputs, which hinders their practical
application. As of late, Graph Machine Learning (GML) has gained considerable
attention for its exceptional ability to model graph-structured biomedical data
and investigate their properties and functional relationships. Despite
extensive efforts, GML methods still suffer from several deficiencies, such as
the limited ability to handle supervision sparsity and provide interpretability
in learning and inference processes, and their ineffectiveness in utilising
relevant domain knowledge. In response, recent studies have proposed
integrating external biomedical knowledge into the GML pipeline to realise more
precise and interpretable drug discovery with limited training instances.
However, a systematic definition for this burgeoning research direction is yet
to be established. This survey presents a comprehensive overview of
long-standing drug discovery principles, provides the foundational concepts and
cutting-edge techniques for graph-structured data and knowledge databases, and
formally summarises Knowledge-augmented Graph Machine Learning (KaGML) for drug
discovery. A thorough review of related KaGML works, collected following a
carefully designed search methodology, are organised into four categories
following a novel-defined taxonomy. To facilitate research in this promptly
emerging field, we also share collected practical resources that are valuable
for intelligent drug discovery and provide an in-depth discussion of the
potential avenues for future advancements.
- Abstract（参考訳）: 薬物発見分野への人工知能(AI)の統合は、学際的な科学研究の領域として成長している。
しかし、従来のAIモデルは複雑な生医学構造(2Dや3Dタンパク質や分子構造など)の扱いに大きく制限されており、出力の解釈を提供しており、実際の応用を妨げている。
近年、グラフ機械学習(GML)は、グラフ構造化バイオメディカルデータをモデル化し、それらの特性と機能的関連性を調べる能力において、非常に注目されている。
広範囲にわたる努力にもかかわらず、GMLの手法は依然としていくつかの欠陥に悩まされている。例えば、監督の空間性を扱う能力の制限や、学習と推論プロセスにおける解釈可能性の提供、関連するドメイン知識の活用におけるそれらの非効率性などである。
これに対し、最近の研究では、限られたトレーニングインスタンスでより正確で解釈可能な薬物発見を実現するために、外部のバイオメディカル知識をGMLパイプラインに統合することを提案した。
しかし、この急成長する研究方向の体系的な定義はまだ確立されていない。
本調査では,長期間にわたる薬物発見の原則を概観し,グラフ構造化データおよび知識データベースの基礎概念と最先端技術を提供し,薬物発見のための知識強化グラフ機械学習(KaGML)を正式にまとめた。
精巧に設計された探索手法に従って収集された関連するKaGML研究の網羅的なレビューは、新しい分類法に従って4つのカテゴリに分けられる。
この急速に発展する分野の研究を促進するために、知的な薬物発見に有用な資源を収集し、将来の進歩に向けた潜在的な道筋について深く議論する。
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