論文の概要: Towards a more inductive world for drug repurposing approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12670v2
• Date: Fri, 24 Nov 2023 10:49:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:45:18.432289
• Title: Towards a more inductive world for drug repurposing approaches
• Title（参考訳）: 薬物補充アプローチのより帰納的世界に向けて
• Authors: Jesus de la Fuente, Guillermo Serrano, Ux\'ia Veleiro, Mikel Casals, Laura Vera, Marija Pizurica, Antonio Pineda-Lucena, Idoia Ochoa, Silve Vicent, Olivier Gevaert, and Mikel Hernaez
• Abstract要約: ドラッグ・ターゲット・インタラクション(DTI)の予測は、薬物再資源化において重要な課題である。 DTI予測法は一般化に欠け, インフレーション性能を損なうことを示す。 そこで本研究では, 生物学的に駆動される負のエッジサブサンプリングの戦略を提案し, 新たに発見された相互作用が真であることをin vitroで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.545520830707066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drug-target interaction (DTI) prediction is a challenging, albeit essential task in drug repurposing. Learning on graph models have drawn special attention as they can significantly reduce drug repurposing costs and time commitment. However, many current approaches require high-demanding additional information besides DTIs that complicates their evaluation process and usability. Additionally, structural differences in the learning architecture of current models hinder their fair benchmarking. In this work, we first perform an in-depth evaluation of current DTI datasets and prediction models through a robust benchmarking process, and show that DTI prediction methods based on transductive models lack generalization and lead to inflated performance when evaluated as previously done in the literature, hence not being suited for drug repurposing approaches. We then propose a novel biologically-driven strategy for negative edge subsampling and show through in vitro validation that newly discovered interactions are indeed true. We envision this work as the underpinning for future fair benchmarking and robust model design. All generated resources and tools are publicly available as a python package.
• Abstract（参考訳）: ドラッグ・ターゲット・インタラクション(DTI)の予測は、薬物再資源化において重要な課題である。 グラフモデルによる学習は、薬物再資源化コストと時間的コミットメントを大幅に削減できるため、特に注目されている。 しかし、現在の多くのアプローチでは、評価プロセスとユーザビリティを複雑にするDTI以外に、要求の高い追加情報が必要である。 さらに、現在のモデルの学習アーキテクチャにおける構造的な違いは、公正なベンチマークを妨げる。 本研究では、まず、ロバストなベンチマークプロセスを通じて、現在のDTIデータセットと予測モデルの詳細な評価を行い、トランスダクティブモデルに基づくDTI予測手法には一般化が欠如しており、文献で以前評価されたように、拡張性能が向上していることを示す。 次に, 負のエッジサブサンプリングのための新しい生物駆動戦略を提案し, 新たに発見された相互作用が真であることをin vitroで検証する。 我々は、将来の公正なベンチマークと堅牢なモデル設計の基盤として、この研究を期待する。 生成されたリソースとツールはpythonパッケージとして公開されている。

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