Die Auswirkungen von Topologie auf Wissensgraphen in der Biomedizin

Biomedizinische Wissensgraphen (KGs) sind Werkzeuge, um verschiedene Arten von Informationen zu organisieren und zu integrieren, wie Gene, Krankheiten und Medikamente. Sie helfen Forschern bei Aufgaben wie der Auffindung neuer Anwendungen für bestehende Medikamente oder dem Identifizieren von Verbindungen zwischen Genen und Krankheiten. Viele KGs sind jedoch unvollständig, was bedeutet, dass einige Beziehungen fehlen. Um das zu beheben, nutzen Forscher eine Methode namens Wissensgraph-Vervollständigung, die Vorhersagen über diese fehlenden Verbindungen anhand der verfügbaren Informationen beinhaltet.

Es gibt verschiedene Modelle, die bei dieser Vervollständigungsaufgabe helfen, die als Wissensgraph-Embedding (KGE)-Modelle bekannt sind. Diese Modelle zielen darauf ab, die Entitäten und Beziehungen in einem KG so darzustellen, dass sie genaue Vorhersagen treffen können. Obwohl viele dieser Modelle entwickelt wurden, ist wenig darüber bekannt, wie die Struktur des Graphen oder die "Topologie" deren Fähigkeit beeinflusst, fehlende Beziehungen vorherzusagen. In diesem Artikel wird untersucht, wie die Anordnung von Elementen in biomedizinischen KGs den Erfolg von KGE-Modellen bei der Erstellung genauer Vorhersagen beeinflusst.

#Was sind Wissensgraphen?

Wissensgraphen (KGs) sind strukturierte Darstellungen von Informationen, die aus Fakten in Tripeln bestehen. Jedes Triple enthält zwei Entitäten und eine Beziehung zwischen ihnen. Zum Beispiel könnte ein Triple anzeigen, dass "Gen A mit Krankheit X verwandt ist." Im biomedizinischen Bereich können die Entitäten in KGs Gene, Krankheiten, Medikamente oder biologische Wege sein, während die Beziehungen beschreiben, wie diese Entitäten miteinander verbunden sind.

Biomedizinische KGs haben an Bedeutung gewonnen, da sie verschiedene Aufgaben in der Arzneimittelforschung erleichtern können, wie das Medikament-Re-Purposing, bei dem ein für eine Erkrankung zugelassenes Medikament auf seine Wirksamkeit gegen eine andere getestet wird. Sie helfen auch bei der Zielentdeckung, wo Forscher identifizieren, mit welchen Genen oder Proteinen ein Medikament interagieren könnte.

#Die Struktur biomedizinischer Wissensgraphen

Biomedizinische KGs sind einzigartig, weil sie oft Informationen aus verschiedenen Abstraktionsebenen kombinieren. Einige Beziehungen in einem KG basieren auf experimentellen Daten, während andere aus durch Studien oder kuratierte Klassifizierungen identifizierten Assoziationen stammen. Diese Mischung bedeutet, dass Modelle lernen müssen, Vorhersagen über unterschiedliche Abstraktionsebenen zu treffen, was schwierig sein kann, insbesondere da KGs typischerweise unvollständig sind.

Wissensgraph-Vervollständigung ist eine wichtige Anwendung des maschinellen Lernens, bei der das Ziel darin besteht, diese fehlenden Beziehungen vorherzusagen, sodass Wissenschaftler Einblicke gewinnen können, die aus dem aktuellen KG möglicherweise nicht direkt erhältlich sind.

#Wissensgraph-Embedding-Modelle

Um fehlende Beziehungen vorherzusagen, nutzen Forscher häufig KGE-Modelle. Diese Modelle konvertieren die Einträge im KG in niederdimensionale Darstellungen. Jede Entität und Beziehung erhält eine Zuordnung, die ihre Bedeutung erfasst, wodurch es einfacher wird, die Wahrscheinlichkeit einer fehlenden Verbindung zu berechnen.

Die Leistung von KGE-Modellen kann stark variieren, abhängig von der Struktur des KGs. Im biomedizinischen Bereich hängt der Erfolg dieser Modelle nicht nur von der Art der Beziehungen ab, die sie zu erfassen versuchen, sondern auch davon, wie die KGs angeordnet sind. Zu den häufigsten Herausforderungen gehört das Verständnis, wie verschiedene strukturelle Muster die Vorhersagen beeinflussen.

#Wichtigkeit der Topologie in Wissensgraphen

Topologie bezieht sich auf die Anordnung und Verbindung von Entitäten innerhalb eines KGs. Verschiedene topologische Muster, wie Symmetrie (wo eine Beziehung in beide Richtungen bestehen kann) oder Komposition (wo eine Beziehung durch eine gemeinsame dritte Entität besteht), können beeinflussen, wie gut KGE-Modelle abschneiden. Während diese theoretischen Implikationen klar sind, ist wenig darüber bekannt, wie sie tatsächliche Vorhersagen beeinflussen.

Ein spezifisches Muster tritt auf, wenn ein Medikament vermutet wird, eine Krankheit zu behandeln, weil es eine gemeinsame Genverbindung zwischen ihnen gibt. Zu verstehen, wie solche Muster dazu beitragen, genaue Vorhersagen zu treffen, könnte zu einer besseren Leistung der KGE-Modelle führen.

#Analyse der topologischen Eigenschaften

In dieser Forschung haben wir verschiedene öffentliche biomedizinische KGs analysiert, um ihre topologischen Eigenschaften zu verstehen und wie diese mit der Leistung von KGE-Modellen zusammenhängen. Wir haben uns auf sechs öffentliche KGs konzentriert und vier bekannte KGE-Modelle evaluiert, um zu sehen, wie sie bei der Vorhersage fehlender Links abgeschnitten haben.

Um die Beziehungen in diesen KGs effektiv zu verstehen, haben wir die KGs basierend auf bestimmten Eigenschaften kategorisiert, wie der Anzahl der Verbindungen, die Entitäten haben (Grad), und den Arten von Beziehungen, die vorhanden sind. Dies unterscheidet zwischen verschiedenen Mustern und hilft, Einblicke zu gewinnen, warum einige Vorhersagen erfolgreich sind, während andere scheitern.

#Wichtige Erkenntnisse

#Topologische Muster in biomedizinischen KGs

Eine bedeutende Erkenntnis war, dass viele-zu-viele-Beziehungen die häufigsten in den biomedizinischen KGs waren, die wir analysiert haben. Das bedeutet, dass viele Entitäten mit mehreren anderen verbunden sein konnten, was ein komplexes Netzwerk von Verbindungen schafft.

Wir haben auch beobachtet, dass einige topologische Muster in bestimmten KGs häufiger vorkamen als in anderen. Auffällig war, dass es in den biomedizinischen KGs an inversen Beziehungen mangelte, was bedeutet, dass die meisten Beziehungen gerichtet waren und eine einseitige Interaktion zwischen den Entitäten anzeigten.

#Einfluss der Topologie auf Vorhersagen

Unsere Analyse zeigte, dass der Grad der Vernetzung von Entitäten die Genauigkeit der Vorhersagen erheblich beeinflusste. Wenn eine Entität (Schwanz) viele eingehende Verbindungen (hoher Eingangsgrad) hat, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass das Modell sie richtig vorhersagt. Im Gegensatz dazu wird es schwieriger für das Modell, die richtige Beziehung zu identifizieren, wenn die Ausgangsentität (Kopf) viele ausgehende Verbindungen (hoher Ausgangsgrad) hat.

Darüber hinaus fanden wir heraus, dass topologische Muster von Kanten eine wichtigere Rolle bei der Vorhersagegenauigkeit spielten, wenn die Grade der Kopf- und Schwanzentitäten niedrig waren. Zum Beispiel erzielten Modelle bessere Vorhersagen für Beziehungen, die durch kompositorische Muster erkannt wurden. Es war auch offensichtlich, dass Vorhersagen einfacher wurden, wenn Gegenkanten (wie inverse oder symmetrische Kanten) während des Trainings gesehen wurden.

#Praktische Auswirkungen für die Forschung

Die Ergebnisse betonen die Notwendigkeit für Forscher, die strukturellen Eigenschaften von KGs zu berücksichtigen, wenn sie diese für KGE-Modelle aufbauen und verwenden. Die Topologie des Graphen kann erheblichen Einfluss darauf haben, wie Modelle abschneiden, was darauf hindeutet, dass eine sorgfältige Konstruktion von KGs zu einer besseren Vorhersagekraft führen könnte.

Interessanterweise fanden wir bei der Analyse verschiedener KGs, die dieselben Beziehungen umfassten, dass mehr Daten allein keine besseren Vorhersagen garantierten. Modelle, die auf kleineren, gut strukturierten KGs trainiert wurden, schnitten manchmal besser ab als solche, die auf grösseren Datensätzen trainiert wurden. Dies hebt die Bedeutung hervor, wie relevant die Daten sind, und nicht nur deren Grösse.

#Fazit

Zu verstehen, wie die Topologie die Leistung von KGE-Modellen in der biomedizinischen Forschung beeinflusst, ist entscheidend. Durch die Untersuchung einzelner Beziehungen und wie sie miteinander verbunden sind, können wir tiefere Einblicke in die Wissensdarstellung und die Nützlichkeit von KGs gewinnen.

Die Forschung bietet einen Weg zur Verbesserung von KGE-Modellen in biomedizinischen Kontexten. Während der Bau und die Optimierung von KGs weiterentwickelt werden, wird die Aufmerksamkeit auf deren strukturelle Eigenschaften eine entscheidende Rolle dabei spielen, bessere Ergebnisse bei Aufgaben der Wissensvervollständigung zu erreichen, was letztendlich den Forschern bei der Arzneimittelforschung und anderen wichtigen biomedizinischen Anwendungen hilft.