客製化子圖選擇與編碼技術於藥物交互作用預測之應用

核心概念

本文提出了一種名為 CSSE-DDI 的新型藥物交互作用預測框架，其核心概念是利用神經架構搜索技術，自動化地為每個藥物配對選擇最優的子圖結構和編碼函數，從而提高預測的準確性和可解釋性。

摘要

CSSE-DDI: 客製化子圖選擇與編碼技術於藥物交互作用預測之應用

標題: 客製化子圖選擇與編碼技術於藥物交互作用預測之應用
作者: Haotong Du, Quanming Yao, Juzheng Zhang, Yang Liu, Zhen Wang
發表: NeurIPS 2024

本研究旨在解決現有藥物交互作用預測方法中，子圖選擇和編碼過程缺乏靈活性和數據適應性的問題，開發一種能夠自動化地為每個藥物配對選擇最優子圖結構和編碼函數的方法，從而提高預測的準確性和可解釋性。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Customized Subgraph Selection and Encoding for Drug-drug Interaction Prediction

by Haotong Du, ... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01535.pdf

深入探究

CSSE-DDI 如何處理數據集中存在的噪聲和不完整信息？

CSSE-DDI 主要通過以下幾種方式處理數據集中存在的噪聲和不完整信息：

細粒度子圖選擇: 不同於傳統方法使用固定的子圖範圍，CSSE-DDI 為每個藥物對查詢自適應地選擇最相關的子圖結構。這意味著模型可以根據特定查詢，排除噪聲數據點或不完整信息的影響，專注於包含關鍵信息的子圖區域進行推理。例如，在圖 4 中，CSSE-DDI 針對不同的藥物對查詢選擇了不同範圍的子圖，精確地捕捉了與預測目標相關的藥物代謝和藥效信息。

數據驅動的編碼函數搜索: CSSE-DDI 不依賴於人工設計的編碼函數，而是通過神經架構搜索技術，從一個豐富的搜索空間中自動學習最適合特定數據集的編碼方式。這種數據驅動的方式可以更好地適應數據中的噪聲和偏差，提取更魯棒的藥物交互信息。例如，在圖 5 中，CSSE-DDI 針對 DrugBank 和 TWOSIDES 數據集搜索到了不同的編碼函數結構，分別側重於非對稱的代謝交互和對稱的表型交互，體現了模型對數據特性的自適應能力。

子圖表示近似策略: 為了提高搜索效率，CSSE-DDI 採用了一種子圖表示近似策略，避免了對所有候選子圖進行顯式採樣和編碼。這種策略可以有效地降低噪聲和不完整信息對子圖表示的影響，同時提高模型的訓練效率。

穩健的搜索算法: CSSE-DDI 採用了單路徑一次性訓練策略和消息感知分區方法，以提高超網絡訓練的穩定性和魯棒性。這些策略可以有效地減少噪聲數據對模型搜索過程的干擾，確保搜索過程更加穩定和可靠。

總之，CSSE-DDI 通過結合以上幾種策略，有效地減輕了數據集中噪聲和不完整信息對模型性能的影響，提高了模型的預測準確性和可解釋性。

是否可以將 CSSE-DDI 框架擴展到其他生物醫學關係預測任務中，例如藥物靶點預測或藥物反應預測？

是的，CSSE-DDI 框架具有良好的可擴展性，可以應用於其他生物醫學關係預測任務，例如：

藥物靶點預測: 可以將藥物和靶點視為節點，將藥物-靶點交互視為邊，構建藥物-靶點交互網絡。CSSE-DDI 可以通過搜索藥物和靶點的子圖結構和編碼函數，預測新的藥物-靶點交互。

藥物反應預測: 可以將藥物、基因、疾病和副作用等生物實體視為節點，將它們之間的關係視為邊，構建異質生物醫學網絡。CSSE-DDI 可以通過分析藥物、基因和疾病的子圖結構，預測藥物反應或副作用。

蛋白質-蛋白質交互作用預測: 可以將蛋白質視為節點，將蛋白質-蛋白質交互視為邊，構建蛋白質-蛋白質交互網絡。CSSE-DDI 可以通過分析蛋白質序列和結構信息，預測新的蛋白質-蛋白質交互。
總之，CSSE-DDI 框架的核心思想是通過自適應地學習子圖結構和編碼函數，捕捉生物醫學網絡中的局部模式和關係。這種思想可以廣泛應用於各種生物醫學關係預測任務，為藥物研發和疾病治療提供新的思路和方法。

如何評估 CSSE-DDI 所搜索到的子圖結構和編碼函數的可泛化性，以確保其在新的藥物和交互作用數據上的預測性能？

評估 CSSE-DDI 搜索到的子圖結構和編碼函數的可泛化性，可以採用以下幾種策略：

新藥物/交互作用預測:

留一法交叉驗證: 將數據集中的一個藥物或一種交互作用類型隱藏起來作為測試集，用剩餘數據訓練模型，重複多次實驗並評估模型在新藥物或交互作用上的預測性能。
時間分割: 按照時間順序劃分數據集，用較早的數據訓練模型，用較晚的數據評估模型在新藥物或交互作用上的預測性能。

跨數據集驗證:

在一個數據集上訓練 CSSE-DDI 模型，然後在另一個具有相似任務但不同數據分佈的數據集上測試模型的預測性能。例如，可以在 DrugBank 數據集上訓練模型，然後在 TWOSIDES 數據集上測試模型的泛化能力。

子圖結構和編碼函數分析:

可視化分析: 可視化 CSSE-DDI 搜索到的子圖結構，分析其是否符合生物學知識和藥物交互機制。例如，可以檢查子圖中是否包含已知的藥物代謝通路或藥物靶點信息。
擾動分析: 對搜索到的子圖結構或編碼函數進行微小的擾動，觀察模型性能的變化。如果模型性能對擾動敏感，則說明搜索到的結構可能過擬合訓練數據，泛化能力較弱。

與其他方法比較:

將 CSSE-DDI 與其他基於固定子圖結構或編碼函數的 DDI 預測方法進行比較，特別是在新藥物或交互作用預測任務上的性能比較。如果 CSSE-DDI 在這些任務上表現出更優越的性能，則說明其搜索到的結構具有更好的泛化能力。

通過綜合運用以上幾種評估策略，可以更全面地評估 CSSE-DDI 搜索到的子圖結構和編碼函數的可泛化性，為其在實際應用中的可靠性和穩定性提供更強有力的證據。