論文の概要: Fast Polypharmacy Side Effect Prediction Using Tensor Factorisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11374v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 12:39:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.505607
• Title: Fast Polypharmacy Side Effect Prediction Using Tensor Factorisation
• Title（参考訳）: テンソル因子化を用いた高速多剤副作用予測
• Authors: Oliver Lloyd, Yi Liu, Tom R. Gaunt,
• Abstract要約: テンソル因子化モデルにより,多剤副作用予測における最先端性能が達成できることを実証する。 ベストモデル (SimplE) は, 963側効果に対して0.978 AUROC, 0.971 AUPRC, 1.000 AP@50の中央値を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.631060597686179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivation: Adverse reactions from drug combinations are increasingly common, making their accurate prediction a crucial challenge in modern medicine. Laboratory-based identification of these reactions is insufficient due to the combinatorial nature of the problem. While many computational approaches have been proposed, tensor factorisation models have shown mixed results, necessitating a thorough investigation of their capabilities when properly optimized. Results: We demonstrate that tensor factorisation models can achieve state-of-the-art performance on polypharmacy side effect prediction, with our best model (SimplE) achieving median scores of 0.978 AUROC, 0.971 AUPRC, and 1.000 AP@50 across 963 side effects. Notably, this model reaches 98.3\% of its maximum performance after just two epochs of training (approximately 4 minutes), making it substantially faster than existing approaches while maintaining comparable accuracy. We also find that incorporating monopharmacy data as self-looping edges in the graph performs marginally better than using it to initialize embeddings. Availability and Implementation: All code used in the experiments is available in our GitHub repository (https://doi.org/10.5281/zenodo.10684402). The implementation was carried out using Python 3.8.12 with PyTorch 1.7.1, accelerated with CUDA 11.4 on NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPUs. Contact: oliver.lloyd@bristol.ac.uk Supplementary information: Supplementary data, including precision-recall curves and F1 curves for the best performing model, are available at Bioinformatics online.
• Abstract（参考訳）: モチベーション(Motivation): 薬物の組み合わせによる逆反応がますます一般的になり、その正確な予測が現代医学において重要な課題となっている。 実験室によるこれらの反応の同定は、問題の組合せの性質のため不十分である。 多くの計算手法が提案されているが、テンソル分解モデルは複雑な結果を示しており、適切に最適化されたときにその能力について徹底的に調査する必要がある。 結果: テンソル因子化モデルが多剤副作用予測における最先端性能を達成することを実証し, 最良モデル(SimplE)は963副作用に対して0.978 AUROC, 0.971 AUPRC, 1.000 AP@50の中央値を得た。 特に、このモデルは2時間(約4分)のトレーニングの後、最大性能の98.3\%に達する。 また, グラフ内の自己ループエッジとしてモノファーマシーデータを組み込むことで, 埋め込みを初期化するよりも, 極端に優れていることがわかった。 可用性と実装: 実験で使用されたコードは、GitHubリポジトリで利用可能です(https://doi.org/10.5281/zenodo.10684402)。 実装はPython 3.8.12とPyTorch 1.7.1を使って行われ、NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU上でCUDA 11.4で高速化された。 連絡先: oliver.lloyd@bristol.ac.uk 補助情報: 正確なリコール曲線や最高のパフォーマンスモデルのためのF1曲線を含む追加データは、オンラインのBioinformaticsで利用可能である。

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