論文の概要: ExDDI: Explaining Drug-Drug Interaction Predictions with Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05592v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 13:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 14:39:56.569179
• Title: ExDDI: Explaining Drug-Drug Interaction Predictions with Natural Language
• Title（参考訳）: ExDDI: 薬物と薬物の相互作用予測と自然言語
• Authors: Zhaoyue Sun, Jiazheng Li, Gabriele Pergola, Yulan He,
• Abstract要約: DDI予測のための自然言語説明を生成することを提案する。 DDInter と DrugBank から DDI の説明を収集した。 我々のモデルは、既知の薬物間の未知のDDIについて正確な説明を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.426453222204714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting unknown drug-drug interactions (DDIs) is crucial for improving medication safety. Previous efforts in DDI prediction have typically focused on binary classification or predicting DDI categories, with the absence of explanatory insights that could enhance trust in these predictions. In this work, we propose to generate natural language explanations for DDI predictions, enabling the model to reveal the underlying pharmacodynamics and pharmacokinetics mechanisms simultaneously as making the prediction. To do this, we have collected DDI explanations from DDInter and DrugBank and developed various models for extensive experiments and analysis. Our models can provide accurate explanations for unknown DDIs between known drugs. This paper contributes new tools to the field of DDI prediction and lays a solid foundation for further research on generating explanations for DDI predictions.
• Abstract（参考訳）: 薬物・薬物相互作用(DDI)の予測は医薬品の安全性向上に不可欠である。 DDI予測におけるこれまでの取り組みは、一般的に二分分類やDDIカテゴリの予測に重点を置いており、これらの予測に対する信頼を高める説明的洞察が欠如している。 本研究では、DDI予測のための自然言語説明を生成することを提案し、モデルが予測と同時に基礎となる薬物力学と薬物動態機構を明らかにすることを可能にした。 そこで,DDInter と DrugBank から DDI の説明を収集し,広範囲な実験と分析のための様々なモデルを開発した。 我々のモデルは、既知の薬物間の未知のDDIについて正確な説明を提供することができる。 本稿では、DDI予測の分野に新しいツールを提供し、DDI予測のための説明生成に関するさらなる研究の基盤となる。

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