图形表示学习用于预测药物使用在英国生物库基于药物遗传变异的预测
Bill Qi1, Yannis J Trakadis1,2
1Department of Human Genetics, McGill University, Montreal, QC H3A 0C7, Canada.
图形表示学习从遗传数据准确地预测药物使用情况,推进精准医学. 这种机器学习方法优先考虑基于个体遗传特征的患者药物.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 药物基因组学 药物基因组学
背景情况:
- 不有效的药物和不良影响给患者和社会带来了巨大的负担.
- 精准医学旨在根据个体特征 (包括遗传学) 量身定制治疗.
- 药物基因组学将遗传信息与药物作用相结合,以优化治疗.
研究的目的:
- 调查图形表示学习 (GRL) 的应用,以利用个体遗传数据预测药物使用情况.
- 开发一种机器学习 (ML) 模型,将生物医学知识图与遗传信息集成在一起.
- 评估图形卷积网络 (GCN) 在预测药物需求方面的有效性.
主要方法:
- 使用来自药物基因组学知识库 (PharmGKB) 的数据构建了一个生物医学知识图.
- 利用来自英国生物库 (UKBB) 的个体遗传数据 (n = 485,754),预处理以匹配药物遗传变异.
- 训练有素的ML模型,包括GCN,用于预测264种药物的自我报告药物使用情况.
主要成果:
- 全球神经网络模型显著优于逻辑回归 (p=1.53e-9) 和深度神经网络模型 (p=8.68e-8).
- 与使用随机图 (p=5.44e-9) 的 GCN 模型相比,GCN 模型也显示出更高的性能.
- 药物样本大小提高了性能;较高的药物排名与使用率增加相关.
结论:
- 基于图形的ML方法显示了通过从遗传数据预测药物需求来推进精准医学的前景.
- 这种方法可以帮助为个别患者优先选择药物.
- 需要进一步的研究来提高数据质量,并通过更强大的药物标签验证该方法.
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