論文の概要: K-Paths: Reasoning over Graph Paths for Drug Repurposing and Drug Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13344v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 23:55:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.809202
• Title: K-Paths: Reasoning over Graph Paths for Drug Repurposing and Drug Interaction Prediction
• Title（参考訳）: K-Paths: 薬物再資源化と薬物相互作用予測のためのグラフパスの推論
• Authors: Tassallah Abdullahi, Ioanna Gemou, Nihal V. Nayak, Ghulam Murtaza, Stephen H. Bach, Carsten Eickhoff, Ritambhara Singh,
• Abstract要約: K-Pathsは、バイオメディカル知識グラフ(KG)から構造化、多様性、生物学的に意味のある経路を抽出する検索フレームワークである。 従来のパスグレードのアプローチとは異なり、K-Pathsはパスを復元し、LLMが直接処理できる構造化フォーマットに変換し、説明可能な推論を容易にする。 実験の結果,K-PathsはLlama 8.1BのF1スコアを12.45ポイント,13.42ポイントの相互作用重度予測においてゼロショット性能を向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.72997408572975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drug discovery is a complex and time-intensive process that requires identifying and validating new therapeutic candidates. Computational approaches using large-scale biomedical knowledge graphs (KGs) offer a promising solution to accelerate this process. However, extracting meaningful insights from large-scale KGs remains challenging due to the complexity of graph traversal. Existing subgraph-based methods are tailored to graph neural networks (GNNs), making them incompatible with other models, such as large language models (LLMs). We introduce K-Paths, a retrieval framework that extracts structured, diverse, and biologically meaningful paths from KGs. Integrating these paths enables LLMs and GNNs to effectively predict unobserved drug-drug and drug-disease interactions. Unlike traditional path-ranking approaches, K-Paths retrieves and transforms paths into a structured format that LLMs can directly process, facilitating explainable reasoning. K-Paths employs a diversity-aware adaptation of Yen's algorithm to retrieve the K shortest loopless paths between entities in an interaction query, prioritizing biologically relevant and diverse relationships. Our experiments on benchmark datasets show that K-Paths improves the zero-shot performance of Llama 8.1B's F1-score by 12.45 points on drug repurposing and 13.42 points on interaction severity prediction. We also show that Llama 70B achieves F1-score gains of 6.18 and 8.46 points, respectively. K-Paths also improves the supervised training efficiency of EmerGNN, a state-of-the-art GNN, by reducing KG size by 90% while maintaining strong predictive performance. Beyond its scalability and efficiency, K-Paths uniquely bridges the gap between KGs and LLMs, providing explainable rationales for predicted interactions. These capabilities show that K-Paths is a valuable tool for efficient data-driven drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見は複雑で時間を要するプロセスであり、新しい治療候補を特定し検証する必要がある。 大規模バイオメディカル知識グラフ(KG)を用いた計算的アプローチは、このプロセスを加速するための有望な解決策を提供する。 しかし、グラフトラバーサルの複雑さのため、大規模なKGから有意義な洞察を抽出することは依然として困難である。 既存のサブグラフベースの手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)に合わせており、大きな言語モデル(LLM)のような他のモデルと互換性がない。 K-Pathsは,KGから構造的,多様性的,生物学的に意味のある経路を抽出する検索フレームワークである。 これらの経路を統合することで、LLMとGNNは、保存されていない薬物と薬物と放出の相互作用を効果的に予測できる。 従来のパスグレードのアプローチとは異なり、K-Pathsはパスを復元し、LLMが直接処理できる構造化フォーマットに変換し、説明可能な推論を容易にする。 K-Pathsは、Yenのアルゴリズムの多様性を意識した適応を用いて、相互作用クエリにおけるエンティティ間のK短いループレスパスを検索し、生物学的に関連性があり多様な関係を優先順位付けする。 Llama 8.1BのF1スコアを12.45ポイント,相互作用重大度予測では13.42ポイント改善した。 また,Llama 70Bは,それぞれ6.18点,8.46点のF1スコアゲインを達成した。 K-Pathsはまた、予測性能を維持しながら、KGサイズを90%削減することで、最先端のGNNであるEmerGNNの教師付きトレーニング効率も改善する。 スケーラビリティと効率性に加えて、K-Paths は KG と LLM のギャップをユニークに橋渡しし、予測された相互作用の理論的根拠を提供する。 これらの能力は、K-Pathsが効率的なデータ駆動型薬物発見のための貴重なツールであることを示している。

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