論文の概要: Benchmarking Graph Learning for Drug-Drug Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18583v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 09:35:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:17.719408
• Title: Benchmarking Graph Learning for Drug-Drug Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物と薬物の相互作用予測のためのベンチマークグラフ学習
• Authors: Zhenqian Shen, Mingyang Zhou, Yongqi Zhang, Quanming Yao,
• Abstract要約: 薬物・薬物相互作用の予測(DDI)は薬理学と医療において重要な役割を担っている。 近年,薬物と薬物の相互作用を予測するグラフ学習法が提案されている。 グラフ学習におけるDDI予測ベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.712106722531313
• License:
• Abstract: Predicting drug-drug interaction (DDI) plays an important role in pharmacology and healthcare for identifying potential adverse interactions and beneficial combination therapies between drug pairs. Recently, a flurry of graph learning methods have been introduced to predict drug-drug interactions. However, evaluating existing methods has several limitations, such as the absence of a unified comparison framework for DDI prediction methods, lack of assessments in meaningful real-world scenarios, and insufficient exploration of side information usage. In order to address these unresolved limitations in the literature, we propose a DDI prediction benchmark on graph learning. We first conduct unified evaluation comparison among existing methods. To meet realistic scenarios, we further evaluate the performance of different methods in settings with new drugs involved and examine the performance across different DDI types. Component analysis is conducted on the biomedical network to better utilize side information. Through this work, we hope to provide more insights for the problem of DDI prediction. Our implementation and data is open-sourced at https://anonymous.4open.science/r/DDI-Benchmark-ACD9/.
• Abstract（参考訳）: 薬物と薬物の相互作用の予測(DDI)は、薬物ペア間の潜在的な有害な相互作用と有益な組み合わせ療法を特定するために薬理学と医療において重要な役割を担っている。 近年,薬物と薬物の相互作用を予測するためのグラフ学習法が数多く導入されている。 しかし、既存手法の評価には、DDI予測手法の統一比較フレームワークの欠如、実世界の意味のあるシナリオにおける評価の欠如、サイド情報の利用方法の探索不足など、いくつかの制限がある。 本論文では,これらの未解決制約に対処するため,グラフ学習におけるDDI予測ベンチマークを提案する。 まず,既存手法の統一評価を行う。 現実的なシナリオを満たすため,新しい薬物を併用した設定における異なる手法の性能を更に評価し,異なるDDIタイプにおける性能について検討する。 バイオメディカルネットワーク上でコンポーネント分析を行い、サイド情報をよりよく活用する。 この研究を通じて、我々はDDI予測の問題に対するさらなる洞察を提供したいと思っています。 我々の実装とデータはhttps://anonymous.4open.science/r/DDI-Benchmark-ACD9/でオープンソース化されています。

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