論文の概要: CADGL: Context-Aware Deep Graph Learning for Predicting Drug-Drug Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17210v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 21:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 10:59:24.948697
• Title: CADGL: Context-Aware Deep Graph Learning for Predicting Drug-Drug Interactions
• Title（参考訳）: CADGL:薬物と薬物の相互作用を予測するためのコンテキスト対応深層グラフ学習
• Authors: Azmine Toushik Wasi, Taki Hasan Rafi, Raima Islam, Serbetar Karlo, Dong-Kyu Chae,
• Abstract要約: 薬物・薬物相互作用(DDIs)は、薬物開発における重要な要素である。 我々は,CADGLという新しいフレームワークを導入することで,文脈認識深層グラフ学習の有効性を活用することで,課題に対処することを目指している。 カスタマイズされた変分グラフオートエンコーダ (VGAE) に基づいて, 重要な構造および物理化学的情報を取得する。 我々は厳格なケーススタディで支援された,臨床的に価値のある新規DDIの予測に長けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.648318448953635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Examining Drug-Drug Interactions (DDIs) is a pivotal element in the process of drug development. DDIs occur when one drug's properties are affected by the inclusion of other drugs. Detecting favorable DDIs has the potential to pave the way for creating and advancing innovative medications applicable in practical settings. However, existing DDI prediction models continue to face challenges related to generalization in extreme cases, robust feature extraction, and real-life application possibilities. We aim to address these challenges by leveraging the effectiveness of context-aware deep graph learning by introducing a novel framework named CADGL. Based on a customized variational graph autoencoder (VGAE), we capture critical structural and physio-chemical information using two context preprocessors for feature extraction from two different perspectives: local neighborhood and molecular context, in a heterogeneous graphical structure. Our customized VGAE consists of a graph encoder, a latent information encoder, and an MLP decoder. CADGL surpasses other state-of-the-art DDI prediction models, excelling in predicting clinically valuable novel DDIs, supported by rigorous case studies.
• Abstract（参考訳）: 薬物・薬物相互作用(DDIs)は、薬物開発における重要な要素である。 DDIは、ある薬物の性質が他の薬物を含むことにより影響を受ける場合に起こる。 好ましいDDIの検出は、実践的な環境に適用可能な革新的な医薬品の作成と進歩の道を開く可能性がある。 しかし、既存のDDI予測モデルは、極端な場合の一般化、ロバストな特徴抽出、現実のアプリケーションの可能性に関連する課題に直面し続けている。 我々は,CADGLという新しいフレームワークを導入することで,文脈認識深層グラフ学習の有効性を活用することで,これらの課題に対処することを目指している。 カスタマイズされた変分グラフオートエンコーダ(VGAE)に基づいて、局所近傍と分子コンテキストという2つの異なる視点から特徴抽出を行う2つのコンテキスト前処理装置を用いて、重要な構造的および物理化学的情報を取得する。 我々のカスタマイズされたVGAEは、グラフエンコーダ、潜時情報エンコーダ、MPPデコーダからなる。 CADGLは他の最先端のDDI予測モデルを超え、厳格なケーススタディによって支援された、臨床的に価値のある新しいDDIを予測するのに優れている。

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