論文の概要: Generating Drug Repurposing Hypotheses through the Combination of
Disease-Specific Hypergraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09596v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 06:09:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 16:10:27.356617
- Title: Generating Drug Repurposing Hypotheses through the Combination of
Disease-Specific Hypergraphs
- Title（参考訳）: 病原性ハイパーグラフの併用による薬剤補充仮説の生成
- Authors: Ayush Jain, Marie Laure-Charpignon, Irene Y. Chen, Anthony
Philippakis, Ahmed Alaa
- Abstract要約: 医薬品再資源化は、医薬品開発に対するより時間的かつ費用対効果の高い代替手段を提供する。
本稿では,生物学的経路の文脈埋め込みを導出する,疾患特異的なハイパーグラフ表現学習手法を提案する。
2つの疾患を併用したハイパーグラフでは,再生能が有意に高かった2つの有望な薬剤が同定された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.240369727691457
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The drug development pipeline for a new compound can last 10-20 years and
cost over 10 billion. Drug repurposing offers a more time- and cost-effective
alternative. Computational approaches based on biomedical knowledge graph
representations have recently yielded new drug repurposing hypotheses. In this
study, we present a novel, disease-specific hypergraph representation learning
technique to derive contextual embeddings of biological pathways of various
lengths but that all start at any given drug and all end at the disease of
interest. Further, we extend this method to multi-disease hypergraphs. To
determine the repurposing potential of each of the 1,522 drugs, we derive
drug-specific distributions of cosine similarity values and ultimately consider
the median for ranking. Cosine similarity values are computed between (1) all
biological pathways starting at the considered drug and ending at the disease
of interest and (2) all biological pathways starting at drugs currently
prescribed against that disease and ending at the disease of interest. We
illustrate our approach with Alzheimer's disease (AD) and two of its risk
factors: hypertension (HTN) and type 2 diabetes (T2D). We compare each drug's
rank across four hypergraph settings (single- or multi-disease): AD only, AD +
HTN, AD + T2D, and AD + HTN + T2D. Notably, our framework led to the
identification of two promising drugs whose repurposing potential was
significantly higher in hypergraphs combining two diseases: dapagliflozin
(antidiabetic; moved up, from top 32$\%$ to top 7$\%$, across all considered
drugs) and debrisoquine (antihypertensive; moved up, from top 76$\%$ to top
23$\%$). Our approach serves as a hypothesis generation tool, to be paired with
a validation pipeline relying on laboratory experiments and semi-automated
parsing of the biomedical literature.
- Abstract（参考訳）: 新しい化合物の薬物開発パイプラインは10～20年持続し、費用は100億ドルを超える。
薬物の再利用は、より時間とコスト効率のよい代替手段を提供する。
バイオメディカル知識グラフ表現に基づく計算的アプローチは、最近、新しい薬物再服用仮説を生み出した。
本研究では,様々な長さの生物学的経路の文脈的埋め込みを導出する新規な,疾患特異的なハイパーグラフ表現学習手法を提案する。
さらに,この手法をマルチダイザスハイパーグラフにも拡張する。
1,522種類の薬物の補充電位を決定するために,コサイン類似度値の薬物特異的分布を導出し,最終的にランキングの中央値を考慮する。
コサイン類似度値は、(1)検討された薬物から利害疾患までの全ての生物学的経路、(2)現在その疾患に対して処方され、利害疾患で終わる薬物から開始される全ての生物学的経路の間で計算される。
アルツハイマー病(AD)と高血圧(HTN)と2型糖尿病(T2D)の2つの危険因子について検討した。
ADのみ, AD + HTN, AD + T2D, AD + HTN + T2Dである。
特筆すべきは,2つの疾患を組み合わせたハイパーグラフにおいて,再導入の可能性が有意に高い2つの有望な薬物の同定につながったことである。ダパグリフロジン(抗糖尿病薬)とデブリソキン(抗高血圧薬)である。
本手法は, 臨床実験と半自動解析による生物医学文献の検証パイプラインと組み合わせ, 仮説生成ツールとして機能する。
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