Graph Network-Based Analysis of Disease-Gene-Drug Associations: Zero-Shot Disease-Drug Prediction and Analysis Strategies

计算机科学 药物重新定位 工作流程 药品 疾病 稳健性(进化) 机器学习 图形 人工智能 数据挖掘 计算生物学 医学 基因 理论计算机科学 生物 药理学 生物化学 病理 数据库
作者
Yinbo Liu,Grigor'eva NIu,Siqi Wu,Jinming Wang,Hesong Qiu,Sijun Meng,Wen Zhang
标识
DOI:10.1101/2024.12.30.630746
摘要

ZGNT, an innovative, novel workflow for zero-shot learning in drug repurposing that leverages meta-path graph neural network transform- ers. This method infers disease-drug relationships indirectly, utilizing disease-gene associations and gene-drug interactions via acting genes. It also generates a TOP drug-TOP gene linkage map, providing clini- cians with a visual tool to assess the plausibility of the suggested drugs before advancing to clinical trials. Experimental results demonstrate that, among the top 1% of disease-related drug candidates identified by ZGNT, the proportion of usable drugs is ***, surpassing four base- line methods. Furthermore, the accuracy of interaction link prediction achieves ***, also surpassing these benchmarks. Ultimatley, by inte- grating data acquisition, model design, and application workflows, our approach effectively identifies potential drug targets, offering new in- sights into therapeutic strategies for disease management. This paper thoroughly details the methodology and validates its effectiveness across various diseases, highlighting its robustness and practical value.
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