論文の概要: Controllable Edge-Type-Specific Interpretation in Multi-Relational Graph Neural Networks for Drug Response Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17129v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 08:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 12:24:11.824886
• Title: Controllable Edge-Type-Specific Interpretation in Multi-Relational Graph Neural Networks for Drug Response Prediction
• Title（参考訳）: 薬物反応予測のためのマルチリレーショナルグラフニューラルネットワークにおけるエッジ型特異的解釈
• Authors: Xiaodi Li, Jianfeng Gui, Qian Gao, Haoyuan Shi, Zhenyu Yue,
• Abstract要約: 本稿では,がん治療薬の反応予測アルゴリズムであるCETExplainerを提案する。 制御可能なエッジタイプ固有の重み付け機構を導入し、予測モデルに対して微細で生物学的に意味のある説明を提供する。 実世界のデータセットに関する実証分析は、CETExplainerが優れた安定性を達成し、主要なアルゴリズムと比較して説明品質を向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.798254568821052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks have been widely applied in critical decision-making areas that demand interpretable predictions, leading to the flourishing development of interpretability algorithms. However, current graph interpretability algorithms tend to emphasize generality and often overlook biological significance, thereby limiting their applicability in predicting cancer drug responses. In this paper, we propose a novel post-hoc interpretability algorithm for cancer drug response prediction, CETExplainer, which incorporates a controllable edge-type-specific weighting mechanism. It considers the mutual information between subgraphs and predictions, proposing a structural scoring approach to provide fine-grained, biologically meaningful explanations for predictive models. We also introduce a method for constructing ground truth based on real-world datasets to quantitatively evaluate the proposed interpretability algorithm. Empirical analysis on the real-world dataset demonstrates that CETExplainer achieves superior stability and improves explanation quality compared to leading algorithms, thereby offering a robust and insightful tool for cancer drug prediction.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、解釈可能な予測を要求する重要な意思決定領域に広く適用されており、解釈可能性アルゴリズムの発達に繋がる。 しかしながら、現在のグラフ解釈性アルゴリズムは、一般性を強調し、しばしば生物学的意義を見落とし、がん薬の反応を予測するための適用性を制限している。 本稿では,がん治療薬の反応予測のためのポストホック解釈性アルゴリズムであるCETExplainerを提案する。 サブグラフと予測の間の相互情報を考慮し、予測モデルに対して微細で生物学的に意味のある説明を提供する構造的スコアリング手法を提案する。 また,提案手法を定量的に評価するために,実世界のデータセットに基づく基底真理構築手法を提案する。 実世界のデータセットに関する実証分析は、CETExplainerが優れた安定性を達成し、主要なアルゴリズムと比較して説明品質を向上させることを示し、がん薬物予測のための堅牢で洞察に富んだツールを提供する。

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