Graph reasoning method enhanced by relational transformers and knowledge distillation for drug-related side effect prediction

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作者
Honglei Bai,Siyuan Lu,Tiangang Zhang,Hui Cui,Toshiya Nakaguchi,Ping Xuan
出处
期刊:iScience [Cell Press]
卷期号:27 (6): 109571-109571 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.isci.2024.109571
摘要

Identifying the side effects related to drugs is beneficial for reducing the risk of drug development failure and saving the drug development cost. We proposed a graph reasoning method, RKDSP, to fuse the semantics of multiple connection relationships, the local knowledge within each meta-path, the global knowledge among multiple meta-paths, and the attributes of the drug and side effect node pairs. We constructed drug-side effect heterogeneous graphs consisting of the drugs, side effects, and their similarity and association connections. Multiple relational transformers were established to learn node features from diverse meta-path semantic perspectives. A knowledge distillation module was constructed to learn local and global knowledge of multiple meta-paths. Finally, an adaptive convolutional neural network-based strategy was presented to adaptively encode the attributes of each drug-side effect node pair. The experimental results demonstrated that RKDSP outperforms the compared state-of-the-art prediction approaches.
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