論文の概要: CongFu: Conditional Graph Fusion for Drug Synergy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14517v1
• Date: Tue, 23 May 2023 20:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 23:25:47.141017
• Title: CongFu: Conditional Graph Fusion for Drug Synergy Prediction
• Title（参考訳）: congfu: 薬物相乗効果予測のための条件グラフ融合
• Authors: Oleksii Tsepa, Bohdan Naida, Bo Wang
• Abstract要約: CongFuは、薬物のシナジーを予測するために設計された条件付きグラフ融合層である。 12のベンチマークデータセット中11の最先端の結果を達成している。 テストされていない薬物ペアの薬物相乗効果を予測するという課題に対処することで、CongFuは薬物の組み合わせを最適化し、パーソナライズされた医薬品を推進するための新たな道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2951121243459522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Drug synergy, characterized by the amplified combined effect of multiple drugs, presents a critical phenomenon for optimizing therapeutic outcomes. However, limited data on drug synergy, arising from the vast number of possible drug combinations and computational costs, motivate the need for predictive methods. In this work, we introduce CongFu, a novel Conditional Graph Fusion Layer, designed to predict drug synergy. CongFu employs an attention mechanism and a bottleneck to extract local graph contexts and conditionally fuse graph data within a global context. Its modular architecture enables flexible replacement of layer modules, including readouts and graph encoders, facilitating customization for diverse applications. To evaluate the performance of CongFu, we conduct comprehensive experiments on four datasets, encompassing three distinct setups for drug synergy prediction. Remarkably, CongFu achieves state-of-the-art results on 11 out of 12 benchmark datasets, demonstrating its ability to capture intricate patterns of drug synergy. Through extensive ablation studies, we validate the significance of individual layer components, affirming their contributions to overall predictive performance. By addressing the challenge of predicting drug synergy in untested drug pairs, CongFu opens new avenues for optimizing drug combinations and advancing personalized medicine.
• Abstract（参考訳）: 複数の薬物の増幅された併用効果を特徴とする薬物相乗効果は、治療結果の最適化に重要な現象を示す。 しかし、膨大な量の薬物の組み合わせと計算コストから生じる薬物相乗効果に関する限られたデータは、予測方法の必要性を動機付けている。 本稿では,薬物相乗効果を予測するための新しい条件付きグラフ融合層congfuについて紹介する。 CongFuは、グローバルコンテキスト内の局所グラフコンテキストと条件付きグラフデータを抽出するために、アテンションメカニズムとボトルネックを使用する。 モジュールアーキテクチャは、読み出しやグラフエンコーダを含むレイヤモジュールの柔軟な置き換えを可能にし、多様なアプリケーションのカスタマイズを容易にする。 CongFuの性能を評価するために、薬物相乗効果予測のための3つの異なる設定を含む4つのデータセットの総合的な実験を行った。 驚くべきことに、congfuは12のベンチマークデータセットのうち11で最先端の結果を達成し、薬物シナジーの複雑なパターンを捉える能力を示している。 広範なアブレーション研究を通じて,個々の層成分の意義を検証し,全体的な予測性能への寄与を確認した。 テストされていない薬物ペアの薬物シナジーを予測するという課題に対処することで、congfuは薬物の組み合わせを最適化し、パーソナライズされた医療を進歩させるための新しい道を開く。

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