論文の概要: Tensor Factorisation for Polypharmacy Side Effect Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11374v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 13:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-18 13:54:57.132245
• Title: Tensor Factorisation for Polypharmacy Side Effect Prediction
• Title（参考訳）: 多剤副作用予測のためのテンソル因子化
• Authors: Oliver Lloyd, Yi Liu, Tom R. Gaunt,
• Abstract要約: 薬物の組み合わせによって引き起こされる逆反応は、ますます一般的な現象であり、それらの正確な予測は現代医学において重要な課題である。 このタスクには多くの計算手法が提案されており、成功度は様々である。 この領域であまり使われていないように見える手法の1つは、このタイプのデータに明確な適用性があるにもかかわらず、テンソル分解である。 従来の報告とは対照的に、このタスクのテンソル分解モデルは、最先端のグラフニューラルネットワークモデルと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.631060597686179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adverse reactions caused by drug combinations are an increasingly common phenomenon, making their accurate prediction an important challenge in modern medicine. However, the polynomial nature of this problem renders lab-based identification of adverse reactions insufficient. Dozens of computational approaches have therefore been proposed for the task in recent years, with varying degrees of success. One group of methods that has seemingly been under-utilised in this area is tensor factorisation, despite their clear applicability to this type of data. In this work, we apply three such models to a benchmark dataset in order to compare them against established techniques. We find, in contrast to previous reports, that for this task tensor factorisation models are competitive with state-of-the-art graph neural network models and we recommend that future work in this field considers cheaper methods with linear complexity before running costly deep learning processes.
• Abstract（参考訳）: 薬物の組み合わせによって引き起こされる逆反応は、ますます一般的な現象であり、それらの正確な予測は現代医学において重要な課題である。 しかし、この問題の多項式の性質は、実験室による有害反応の同定が不十分であることを示している。 そのため、近年では多くの計算手法が提案されており、成功の度合いは様々である。 この領域であまり使われていないように見える手法の1つは、このタイプのデータに明確な適用性があるにもかかわらず、テンソル分解である。 本研究では,既存の手法と比較するために,ベンチマークデータセットに3つのモデルを適用する。 従来の報告とは対照的に、このタスクテンソル分解モデルは最先端のグラフニューラルネットワークモデルと競合するものであり、この分野での今後の研究は、コストのかかるディープラーニングプロセスを実行する前に、線形複雑さを伴うより安価な方法を検討することを推奨する。

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