論文の概要: DDIPrompt: Drug-Drug Interaction Event Prediction based on Graph Prompt Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11472v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 06:22:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 20:58:34.148016
• Title: DDIPrompt: Drug-Drug Interaction Event Prediction based on Graph Prompt Learning
• Title（参考訳）: ddiprompt: グラフプロンプト学習に基づく薬物と薬物の相互作用イベント予測
• Authors: Yingying Wang, Yun Xiong, Xixi Wu, Xiangguo Sun, and Jiawei Zhang
• Abstract要約: 我々はDDIPromptを提案し、高度に不均衡な事象分布と稀な事象に対するラベル付きデータの不足を克服する。 最初の課題を解決するために、DDIPromptは、構造的および対話的な近接性の両方を考慮して、薬物間のリンクを増設する。 2つ目の課題は、推論中にプロトタイプ強化プロンプト機構を実装することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.69547371747469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Graph Neural Networks have become increasingly prevalent in predicting adverse drug-drug interactions (DDI) due to their proficiency in modeling the intricate associations between atoms and functional groups within and across drug molecules. However, they are still hindered by two significant challenges: (1) the issue of highly imbalanced event distribution, which is a common but critical problem in medical datasets where certain interactions are vastly underrepresented. This imbalance poses a substantial barrier to achieving accurate and reliable DDI predictions. (2) the scarcity of labeled data for rare events, which is a pervasive issue in the medical field where rare yet potentially critical interactions are often overlooked or under-studied due to limited available data. In response, we offer DDIPrompt, an innovative panacea inspired by the recent advancements in graph prompting. Our framework aims to address these issues by leveraging the intrinsic knowledge from pre-trained models, which can be efficiently deployed with minimal downstream data. Specifically, to solve the first challenge, DDIPrompt employs augmented links between drugs, considering both structural and interactive proximity. It features a hierarchical pre-training strategy that comprehends intra-molecular structures and inter-molecular interactions, fostering a comprehensive and unbiased understanding of drug properties. For the second challenge, we implement a prototype-enhanced prompting mechanism during inference. This mechanism, refined by few-shot examples from each category, effectively harnesses the rich pre-training knowledge to enhance prediction accuracy, particularly for these rare but crucial interactions. Comprehensive evaluations on two benchmark datasets demonstrate the superiority of DDIPrompt, particularly in predicting rare DDI events.
• Abstract（参考訳）: 近年、グラフニューラルネットワークは、薬物分子内の原子と官能基間の複雑な関連をモデル化する能力があるため、有害薬物-薬物相互作用(ddi)を予測するためにますます普及している。 しかし、(1)特定の相互作用が過小評価されている医療データセットでは一般的なが重要な問題である、高度に不均衡な事象分散の問題である。 この不均衡は、正確で信頼性の高いDDI予測を達成する上で大きな障壁となる。 2) まれな事象のラベル付きデータの不足は, 稀かつ潜在的に重要な相互作用が限られたデータによって見過ごされ, 過小評価される場合が多い医療分野において, 広範な問題である。 これに対し、グラフプロンプトの最近の進歩に触発された革新的なパナセアであるDDIPromptを提供する。 我々のフレームワークは、トレーニング済みのモデルから本質的な知識を活用することで、これらの問題に対処することを目的としており、最小限の下流データで効率的にデプロイできる。 特に、最初の課題を解決するために、DDIPromptは、構造的および対話的な近接性の両方を考慮して、薬物間のリンクを増設する。 分子内構造と分子間相互作用を理解する階層的な事前学習戦略を特徴とし、薬物特性の包括的で偏見のない理解を促進する。 第2の課題として,推論中にprototype-enhanced prompting機構を実装した。 このメカニズムは、各カテゴリの数少ない例によって洗練され、リッチな事前学習知識を効果的に活用し、予測精度を高める。 2つのベンチマークデータセットの総合評価は、DDIPromptの優位性を示し、特に稀なDDIイベントを予測する。

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