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A Hierarchical Graph Neural Network Framework for Predicting Protein-Protein Interaction Modulators With Functional Group Information and Hypergraph Structure

超图 计算机科学 人工神经网络 图论 理论计算机科学 机器学习 人工智能 图形 特征学习 数学 离散数学 组合数学
作者
Zitong Zhang,Lingling Zhao,Junjie Wang,Chunyu Wang
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:28 (7): 4295-4305
标识
DOI:10.1109/jbhi.2024.3384238
摘要

Accurate prediction of small molecule modulators targeting protein-protein interactions (PPIMs) remains a significant challenge in drug discovery. Existing machine learning-based models rely on manual feature engineering, which is tedious and task-specific. Recently, deep learning models based on graph neural networks have made remarkable progress in molecular representation learning. However, many graph-based approaches ignore molecular hierarchical structure modeling guided by domain knowledge. In chemistry, the functional groups of a molecule determine its interaction with specific targets. Therefore, we propose a hierarchical graph neural network framework (called HiGPPIM) for predicting PPIMs by integrating atom-level and functional group-level features of molecules. HiGPPIM constructs atom-level and functional group-level graphs based on chemical knowledge and learns graph representations using graph attention networks. Furthermore, a hypergraph attention network is designed in HiGPPIM to aggregate and transform two-level graph information. We evaluate the performance of HiGPPIM on eight PPI families and two prediction tasks, namely PPIM identification and potency prediction. Experimental results demonstrate that HiGPPIM achieves state-of-the-art performance on both tasks and that using functional group information to guide PPIM prediction is effective. The source code and datasets are freely available at https://github.com/1zzt/HiGPPIM.
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