2024-04-15 17:03:22 苏州镁伽科技有限公司
导读:
镁伽药研知识图谱MegaKG正式发布,相关内容详细报道已发表于预印本biorxiv
MegaKG提供可解释的预测功能,可应用于靶点发现、药物重定位、适应症拓展等多种药物早研知识发现场景
在医药研发领域,原始创新的源动力来自于对疾病分子作用机制的深刻理解。当前,有关疾病、基因、通路、药物、临床表型等领域的关键实体的知识发现不断涌现,这些实体间形成的庞大的异质网络蕴藏着丰富宝贵的领域数据资源。知识图谱作为一种通过图结构建模、识别和推断实体间复杂关系的重要工具,在多个领域中发挥着重要作用。然而由于生物医药领域数据类型庞杂且数据噪音多,目前业内仍缺乏质量高、可用性强的知识图谱。
镁伽AIDD服务平台通过整合海量生物信息数据,利用先进的数据处理和AI计算能力,自主搭建了“提供可解释的预测功能的药研知识图谱MegaKG”,可为靶点发现、药物重定位、适应症拓展等一系列药物早研知识发现提供创新源动力,深度赋能生物医药产业。
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镁伽MegaKG整合了基因、疾病、药物等23个高质量的领域内原始数据来源的关键实体及其关联信息,经过深度清洗,具有超过180K个实体与9M个关联。在此基础上,利用具备可解释性的深度学习技术,实现图谱的推理功能,并为假说验证提供路径。
▲MegaKG构建及推理
MegaKG所采用的NBFNet算法[4]结合了传统的基于路径的计算方法与近年发展的基于图神经网络的方法的优点,可在大规模数据集上实现未知关系的预测,并为预测结果提供可解释的路径。可解释性的实现在一定程度上决定了图谱的可用性,会极大地帮助行业内研究人员评判预测结果的可行性,并合理设计下游验证实现,从而使AI算法不仅仅是“黑盒”科技。
对不同预测模型的测评,结果显示MegaKG采用的NBFNet模型相较于其他图谱预测模型,实验结果在多个指标上有明显提升。
▲不同预测模型测评对比
同时,实例研究显示,MegaKG在帕金森药物靶标预测、早衰综合征药物重定向、替尔泊肽适应症拓展这三个有代表性的情景中均表现出良好的效果,并提供了合理的解释路径。
例如,SORT1与神经退行性疾病在我们的源数据中并未有关联,但MegaKG提示SORT1通过与特发性震颤的关联,可参与帕金森的治疗[5],随后我们证实,帕金森关于SORT1的药物开发目前已处于临床阶段[6]。此外,在对Tirzepatide在高血压中的药物适应症拓展,多西环素在抗衰老药物中的推断也有相关文献支持[7-9]。
▲MegaKG应用实例展示
有关MegaKG的详细报道已经发表于预印本biorxiv。
▲预印本biorxiv截图
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参考文献:
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