論文の概要: Causal Intervention for Measuring Confidence in Drug-Target Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00041v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 13:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 18:49:31.917369
• Title: Causal Intervention for Measuring Confidence in Drug-Target Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・標的相互作用予測における信頼度測定のための因果介入
• Authors: Wenting Ye, Chen Li, Yang Xie, Wen Zhang, Hong-Yu Zhang, Bowen Wang, Debo Cheng, Zaiwen Feng
• Abstract要約: 我々は、知識マッピングを核となる技術として、薬物と標的の相互作用の問題に焦点をあてる。 因果介入に基づく信頼度尺度を用いて、三重項スコアを評価し、薬物-標的相互作用予測モデルの精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.91458766354762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying and discovering drug-target interactions(DTIs) are vital steps in drug discovery and development. They play a crucial role in assisting scientists in finding new drugs and accelerating the drug development process. Recently, knowledge graph and knowledge graph embedding (KGE) models have made rapid advancements and demonstrated impressive performance in drug discovery. However, such models lack authenticity and accuracy in drug target identification, leading to an increased misjudgment rate and reduced drug development efficiency. To address these issues, we focus on the problem of drug-target interactions, with knowledge mapping as the core technology. Specifically, a causal intervention-based confidence measure is employed to assess the triplet score to improve the accuracy of the drug-target interaction prediction model. Experimental results demonstrate that the developed confidence measurement method based on causal intervention can significantly enhance the accuracy of DTI link prediction, particularly for high-precision models. The predicted results are more valuable in guiding the design and development of subsequent drug development experiments, thereby significantly improving the efficiency of drug development.
• Abstract（参考訳）: 薬物と標的の相互作用(DTI)の同定と発見は、薬物の発見と開発において重要なステップである。 彼らは、新薬の発見と薬物開発プロセスの促進に科学者を支援する重要な役割を担っている。 近年,知識グラフと知識グラフ埋め込み (KGE) モデルが急速に進歩し,薬物発見における顕著な性能を示した。 しかし、これらのモデルには薬物標的同定の信頼性と精度が欠如しており、誤判定率の増加と薬物開発効率の低下につながっている。 これらの問題に対処するため,我々は知識マッピングを基本技術として,薬物と標的の相互作用の問題に焦点をあてる。 具体的には,三重項スコアの評価に因果的介入に基づく信頼度尺度を用い,薬物と標的の相互作用予測モデルの精度を向上させる。 実験の結果, 因果的介入に基づく信頼度測定手法は, 特に高精度モデルにおいて, dtiリンク予測の精度を著しく向上できることがわかった。 予測結果は、その後の薬物開発実験の設計と開発を導く上でより有用であり、薬物開発効率を著しく向上させる。

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