論文の概要: Modeling Path Importance for Effective Alzheimer's Disease Drug Repurposing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15211v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 16:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 16:26:57.536262
• Title: Modeling Path Importance for Effective Alzheimer's Disease Drug Repurposing
• Title（参考訳）: 効果的なアルツハイマー病薬物再資源化のための経路のモデリング
• Authors: Shunian Xiang, Patrick J. Lawrence, Bo Peng, ChienWei Chiang, Dokyoon Kim, Li Shen, and Xia Ning
• Abstract要約: 薬物再資源化のための新しいネットワーク方式 MPI (Modeling Path Importance) を提案する。 MPIは学習ノードの埋め込みを通じて重要なパスを優先し、ネットワークの豊富な構造情報を効果的にキャプチャする。 上位50の薬物のうち、MPIは、基準値よりも20.0%の薬物を抗AD抗体で優先している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.153491945775734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, drug repurposing has emerged as an effective and resource-efficient paradigm for AD drug discovery. Among various methods for drug repurposing, network-based methods have shown promising results as they are capable of leveraging complex networks that integrate multiple interaction types, such as protein-protein interactions, to more effectively identify candidate drugs. However, existing approaches typically assume paths of the same length in the network have equal importance in identifying the therapeutic effect of drugs. Other domains have found that same length paths do not necessarily have the same importance. Thus, relying on this assumption may be deleterious to drug repurposing attempts. In this work, we propose MPI (Modeling Path Importance), a novel network-based method for AD drug repurposing. MPI is unique in that it prioritizes important paths via learned node embeddings, which can effectively capture a network's rich structural information. Thus, leveraging learned embeddings allows MPI to effectively differentiate the importance among paths. We evaluate MPI against a commonly used baseline method that identifies anti-AD drug candidates primarily based on the shortest paths between drugs and AD in the network. We observe that among the top-50 ranked drugs, MPI prioritizes 20.0% more drugs with anti-AD evidence compared to the baseline. Finally, Cox proportional-hazard models produced from insurance claims data aid us in identifying the use of etodolac, nicotine, and BBB-crossing ACE-INHs as having a reduced risk of AD, suggesting such drugs may be viable candidates for repurposing and should be explored further in future studies.
• Abstract（参考訳）: 近年,AD薬物発見のための有効かつ資源効率の高いパラダイムとして,薬物再資源化が出現している。 薬物再生産の様々な方法のうち、ネットワークベースの手法は、タンパク質とタンパク質の相互作用のような複数の相互作用型を統合する複雑なネットワークを利用して、候補薬をより効果的に識別できるという有望な結果を示している。 しかし、既存のアプローチでは、ネットワーク内の同じ長さの経路が薬物の治療効果を特定するのに等しく重要であると仮定している。 他の領域では、同じ長さの経路が必ずしも同じ重要性を持つとは限らない。 したがって、この仮定に依存することは、薬物再購入の試みに有害である可能性がある。 そこで本研究では,新しいネットワークベースの広告薬剤再提案手法であるmpi(modeling path importance)を提案する。 MPIは学習ノードの埋め込みによって重要なパスを優先順位付けし、ネットワークの豊富な構造情報を効果的にキャプチャする。 したがって、学習した埋め込みを活用することで、MPIはパス間の重要性を効果的に区別することができる。 抗AD薬候補を同定するベースライン法として, ネットワーク内の薬剤とADの最も短い経路に基づいて, MPIを評価した。 上位50の薬物のうち、MPIは、基準値よりも20.0%の薬物を抗AD抗体で優先している。 最後に、保険請求データから生成されたコックス比例ハザードモデルは、エコドラ、ニコチン、およびBBB交差ACE-INHの使用をADのリスクが低いものとして識別するのに役立つ。

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