Multi-view Graph Contrastive Representation Learning for Drug-Drug Interaction Prediction

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作者
Yingheng Wang,Yaosen Min,Xin Chen,Ji Wu
出处
期刊:Cornell University - arXiv 卷期号:: 2921-2933 被引量:22
标识
DOI:10.1145/3442381.3449786
摘要

Potential Drug-Drug Interactions (DDI) occur while treating complex or co-existing diseases with drug combinations, which may cause changes in drugs' pharmacological activity. Therefore, DDI prediction has been an important task in the medical health machine learning community. Graph-based learning methods have recently aroused widespread interest and are proved to be a priority for this task. However, these methods are often limited to exploiting the inter-view drug molecular structure and ignoring the drug's intra-view interaction relationship, vital to capturing the complex DDI patterns. This study presents a new method, multi-view graph contrastive representation learning for drug-drug interaction prediction, MIRACLE for brevity, to capture inter-view molecule structure and intra-view interactions between molecules simultaneously. MIRACLE treats a DDI network as a multi-view graph where each node in the interaction graph itself is a drug molecular graph instance. We use GCN to encode DDI relationships and a bond-aware attentive message propagating method to capture drug molecular structure information in the MIRACLE learning stage. Also, we propose a novel unsupervised contrastive learning component to balance and integrate the multi-view information. Comprehensive experiments on multiple real datasets show that MIRACLE outperforms the state-of-the-art DDI prediction models consistently.
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