Drug–drug interaction prediction with learnable size-adaptive molecular substructures

计算机科学 人工神经网络 消息传递 相关性(法律) 编码(集合论) 人工智能 图形 理论计算机科学 并行计算 法学 政治学 集合(抽象数据类型) 程序设计语言
作者
Arnold K Nyamabo,Hui Yu,Zun Liu,Jian‐Yu Shi
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:23 (1) 被引量:88
标识
DOI:10.1093/bib/bbab441
摘要

Drug-drug interactions (DDIs) are interactions with adverse effects on the body, manifested when two or more incompatible drugs are taken together. They can be caused by the chemical compositions of the drugs involved. We introduce gated message passing neural network (GMPNN), a message passing neural network which learns chemical substructures with different sizes and shapes from the molecular graph representations of drugs for DDI prediction between a pair of drugs. In GMPNN, edges are considered as gates which control the flow of message passing, and therefore delimiting the substructures in a learnable way. The final DDI prediction between a drug pair is based on the interactions between pairs of their (learned) substructures, each pair weighted by a relevance score to the final DDI prediction output. Our proposed method GMPNN-CS (i.e. GMPNN + prediction module) is evaluated on two real-world datasets, with competitive results on one, and improved performance on the other compared with previous methods. Source code is freely available at https://github.com/kanz76/GMPNN-CS.
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