論文の概要: Learning a Patent-Informed Biomedical Knowledge Graph Reveals Technological Potential of Drug Repositioning Candidates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03227v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 08:31:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 19:50:07.381591
- Title: Learning a Patent-Informed Biomedical Knowledge Graph Reveals Technological Potential of Drug Repositioning Candidates
- Title（参考訳）: 特許インフォームドバイオメディカル知識グラフの学習 : 医薬品再配置候補の技術的可能性
- Authors: Yongseung Jegal, Jaewoong Choi, Jiho Lee, Ki-Su Park, Seyoung Lee, Janghyeok Yoon,
- Abstract要約: 本研究では, 医薬品特許やバイオメディカルデータベースなど, さまざまな資料を解析するための新しいプロトコルを提案する。
薬物再配置候補を, 技術的可能性と科学的証拠の両方で同定する。
アルツハイマー病の症例研究は,その有効性と実現可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.268435617836703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Drug repositioning-a promising strategy for discovering new therapeutic uses for existing drugs-has been increasingly explored in the computational science literature using biomedical databases. However, the technological potential of drug repositioning candidates has often been overlooked. This study presents a novel protocol to comprehensively analyse various sources such as pharmaceutical patents and biomedical databases, and identify drug repositioning candidates with both technological potential and scientific evidence. To this end, first, we constructed a scientific biomedical knowledge graph (s-BKG) comprising relationships between drugs, diseases, and genes derived from biomedical databases. Our protocol involves identifying drugs that exhibit limited association with the target disease but are closely located in the s-BKG, as potential drug candidates. We constructed a patent-informed biomedical knowledge graph (p-BKG) by adding pharmaceutical patent information. Finally, we developed a graph embedding protocol to ascertain the structure of the p-BKG, thereby calculating the relevance scores of those candidates with target disease-related patents to evaluate their technological potential. Our case study on Alzheimer's disease demonstrates its efficacy and feasibility, while the quantitative outcomes and systematic methods are expected to bridge the gap between computational discoveries and successful market applications in drug repositioning research.
- Abstract（参考訳）: 薬物再配置は、既存の薬物の新しい治療法を発見するための有望な戦略であり、バイオメディカルデータベースを用いた計算科学文献で研究が進められている。
しかし、薬物再配置候補の技術的可能性はしばしば見過ごされている。
本研究は, 医薬品特許やバイオメディカルデータベースなどの諸資料を包括的に分析し, 薬物再配置候補を, 技術的可能性と科学的証拠の両方で同定するための新しいプロトコルを提案する。
そこで我々はまず, 薬物, 疾患, および生物医学データベースから得られた遺伝子を関連づけた, 科学的バイオメディカル知識グラフ(s-BKG)を構築した。
本プロトコルでは, 標的疾患と限られた関連性を示す薬物を, s-BKGの薬剤候補として同定する。
特許インフォームドバイオメディカル知識グラフ(p-BKG)を構築した。
最後に,p-BKGの構造を確認するためのグラフ埋め込みプロトコルを開発した。
アルツハイマー病の症例研究は、その有効性と実現可能性を示し、定量的な結果と体系的な手法は、薬物再沈着研究における計算的発見と市場応用とのギャップを埋めることが期待されている。
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