論文の概要: What Molecular Structure Cannot Tell Us: A Taxonomy of Explainability Gaps in GNN-Based Drug Toxicity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26183v1
• Date: Mon, 25 May 2026 07:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.276868
• Title: What Molecular Structure Cannot Tell Us: A Taxonomy of Explainability Gaps in GNN-Based Drug Toxicity Prediction
• Title（参考訳）: GNNによる薬物毒性予測における説明可能性ギャップの分類
• Abstract要約: この研究は、その分子構造に実際にエンコード可能な、薬物の既知の薬理学的プロファイルのごく一部に対処する。 メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)はTox21ベンチマークでトレーニングされ、GNNExplainerは原子レベルの属性を特徴付ける。 結果は、分子構造が既知のASAの副作用の約45%(5/11)を説明できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a structurally natural approach for molecular toxicity prediction, operating directly on atomic connectivity without the information loss inherent to fixed-length fingerprints. However, the fraction of a drug's known pharmacological profile that is actually encodable in its molecular structure remains systematically underexplored. This study addresses this question through a systematic case study using acetylsalicylic acid (ASA, Aspirin) - one of the most comprehensively characterized drugs in pharmacology - as a model compound. A Message Passing Neural Network (MPNN) is trained on the Tox21 benchmark and GNNExplainer is applied to characterize atom-level attribution. Results indicate that molecular structure explains approximately 45% (5/11) of known ASA adverse effects. A four-category Gap Taxonomy (GAP-1 through GAP-4) is introduced distinguishing between principally non-encodable effects, data gaps arising from Missing Not At Random (MNAR) mechanisms, assay panel mismatches, and representation errors. The MNAR gap is empirically quantified via a systematic ChEMBL query (42 documented assays, 0 retrievable bioactivity entries). An attention pooling experiment localizes the representation error to the MPNN message passing layers rather than the aggregation step. The Gap Taxonomy has direct implications for drug safety signal detection workflows and regulatory frameworks including Good Pharmacovigilance Practice (GVP) guidelines and New Approach Methodologies (NAMs).
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子毒性予測のための構造的に自然なアプローチとして登場し、固定長の指紋に固有の情報損失を伴わずに、原子接続を直接運用している。 しかし、その分子構造に実際にエンコード可能な、薬物の既知の薬理学的プロファイルのごく一部は、体系的に過小評価されている。 本研究は、アセチサリチル酸(ASA, Aspirin)をモデル化合物として、薬理学において最も包括的に特徴付けられる薬物の1つである。 メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)はTox21ベンチマークでトレーニングされ、GNNExplainerは原子レベルの属性を特徴付ける。 結果は、分子構造が既知のASAの副作用の約45%(5/11)を説明できることを示している。 4カテゴリのギャップ分類法 (GAP-1 - GAP-4) を導入し、主に非エンコジブル効果、ミス・ノー・アット・ランダム(MNAR)機構から生じるデータギャップ、パネルミスマッチ、表現エラーを区別した。 MNARギャップは、系統的なChEMBLクエリ(42のアッセイ、0の検索可能な生物活性エントリ)によって実証的に定量化される。 注目プーリング実験は、アグリゲーションステップではなく、MPNNメッセージパッシングレイヤに表現エラーをローカライズする。 ギャップ分類学は、医薬品の安全信号検出ワークフローや、グッド・ファーマロビジランス・プラクティス(GVP)ガイドラインや新しいアプローチ方法論(NAM)などの規制フレームワークに直接的な意味を持っている。

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