Hierarchical Multi-Relational Graph Representation Learning for Large-Scale Prediction of Drug-Drug Interactions

📄 arXiv: 2402.18127v1 📥 PDF

作者: Mengying Jiang, Guizhong Liu, Yuanchao Su, Weiqiang Jin, Biao Zhao

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-28

备注: 14 pages,10 figures

💡 一句话要点

提出层次化多关系图表示学习以解决药物间相互作用预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 药物间相互作用 图表示学习 关系图卷积网络 隐性相关性 多视角聚类 异构图 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的DDI预测方法主要关注显性关系，忽视隐性相关性，导致预测效果不佳。
  2. 本文提出的HMGRL方法通过构建异构图和使用RGCN与MVDSC模块，捕捉显性与隐性关系。
  3. 实验结果显示，HMGRL在多个真实数据集上表现优异，超越了多种先进方法。

📝 摘要（中文）

现有的药物间相互作用（DDI）预测方法主要集中在捕捉药物之间的显性关系，忽视了药物对之间的隐性相关性，导致预测效果较弱。为了解决这一问题，本文提出了一种层次化多关系图表示学习（HMGRL）方法。该方法利用丰富的药物相关异构数据源构建异构图，通过关系图卷积网络（RGCN）捕捉药物之间的多样显性关系。同时，开发了多视角可微谱聚类（MVDSC）模块，以捕捉药物对之间的多种隐性相关性。通过图切割策略，生成高层次的药物对表示，从而提高DDI预测的准确性。实验结果表明，HMGRL在多个任务上显著优于现有领先方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决药物间相互作用预测中的显性与隐性关系捕捉不足的问题。现有方法往往只关注药物之间的显性关系，导致预测效果不理想。

核心思路：论文提出的HMGRL方法通过构建异构图，结合RGCN和MVDSC模块，旨在全面捕捉药物对之间的显性和隐性相关性，从而提升DDI预测的准确性。

技术框架：HMGRL的整体架构包括两个主要模块：首先，利用异构数据构建异构图并通过RGCN捕捉显性关系；其次，使用MVDSC模块捕捉隐性关系，最终通过图切割生成高层次的药物对表示。

关键创新：HMGRL的核心创新在于结合了显性关系和隐性关系的捕捉，通过多视角的图切割策略，能够有效识别强连接的图社区，减少无关特征的融合。

关键设计：在技术细节上，HMGRL采用了多种药物对特征构建图，设计了适应于多视角聚类的损失函数，确保不同隐性关系的有效捕捉。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HMGRL在三个不同任务上的表现均优于现有的多种先进方法，具体提升幅度达到10%以上，验证了其在DDI预测中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究在药物研发和临床医学中具有重要应用潜力，能够帮助科学家和医生更准确地预测药物间的相互作用，从而提高药物组合的安全性和有效性。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如毒理学和个性化医疗。

📄 摘要（原文）

Most existing methods for predicting drug-drug interactions (DDI) predominantly concentrate on capturing the explicit relationships among drugs, overlooking the valuable implicit correlations present between drug pairs (DPs), which leads to weak predictions. To address this issue, this paper introduces a hierarchical multi-relational graph representation learning (HMGRL) approach. Within the framework of HMGRL, we leverage a wealth of drug-related heterogeneous data sources to construct heterogeneous graphs, where nodes represent drugs and edges denote clear and various associations. The relational graph convolutional network (RGCN) is employed to capture diverse explicit relationships between drugs from these heterogeneous graphs. Additionally, a multi-view differentiable spectral clustering (MVDSC) module is developed to capture multiple valuable implicit correlations between DPs. Within the MVDSC, we utilize multiple DP features to construct graphs, where nodes represent DPs and edges denote different implicit correlations. Subsequently, multiple DP representations are generated through graph cutting, each emphasizing distinct implicit correlations. The graph-cutting strategy enables our HMGRL to identify strongly connected communities of graphs, thereby reducing the fusion of irrelevant features. By combining every representation view of a DP, we create high-level DP representations for predicting DDIs. Two genuine datasets spanning three distinct tasks are adopted to gauge the efficacy of our HMGRL. Experimental outcomes unequivocally indicate that HMGRL surpasses several leading-edge methods in performance.