Einsatz von KI und Wissensgraphen zur Wiederverwendung von Medikamenten für seltene Krankheiten

Neue Medikamente zu entwickeln, kann ganz schön schwierig sein und führt oft nicht zu einem erfolgreichen Produkt. Studien zeigen, dass etwa 90 % der neuen Arzneimittel während der Tests nicht genehmigt werden. Das ist eine riesige Zeit- und Geldverschwendung, was bedeutet, dass es für Pharmaunternehmen keine Gewinne gibt. Das Problem wird noch grösser, wenn es um seltene Krankheiten geht. Unternehmen zögern oft, in Medikamente für Erkrankungen zu investieren, die nur wenige Menschen betreffen. Dabei gibt es weltweit rund 7.000 seltene Krankheiten, für die nur etwa 5 % wirksame Behandlungen verfügbar sind. Allein in Europa sind rund 36 Millionen Menschen von seltenen Krankheiten betroffen.

Um diese Herausforderungen anzugehen, sind Strategien zur Wiederverwendung von Medikamenten entstanden. Dabei werden bereits zugelassene Medikamente für andere Erkrankungen genutzt. So können Unternehmen viele der teuren und zeitaufwendigen Schritte für klinische Studien überspringen. Kürzlich haben neue Methoden, die auf Computertechnologie und Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, vielversprechende Ergebnisse bei der Wiederverwendung von Medikamenten gezeigt. Ein interessanter Ansatz besteht darin, Netzwerke zu nutzen, die darstellen, wie verschiedene Moleküle, Gene, Proteine und Krankheiten miteinander verbunden sind. Diese Methode kann Beziehungen aufdecken, die sonst vielleicht nicht offensichtlich wären.

Trotz des Potenzials von KI sind viele Leute noch unsicher, ob sie ihren Entscheidungen vertrauen sollen. Besonders im Gesundheitswesen, wo Entscheidungen das Leben stark beeinflussen können. Klare Gründe für KI-Entscheidungen zu liefern, kann den Forschern helfen, testbare Forschungsansätze zu entwickeln und Wissen im Labor zu fördern. Die EU drängt auch auf Vorschriften, die den Menschen das Recht garantieren, Erklärungen für Entscheidungen automatisierter Systeme zu erhalten.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI Vorhersagen und Erklärungen im Kontext der Wiederverwendung von Medikamenten für seltene Krankheiten bieten kann. Unser Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das bestehende Medikamente identifiziert, die helfen könnten, die Symptome seltener Krankheiten zu behandeln. Wir konzentrieren uns auf fortgeschrittene KI-Methoden und sorgen dafür, dass sie auch verständliche Gründe für ihre Vorhersagen liefern.

#Verwandte Arbeiten

#Wissensgraphen in der Wiederverwendung von Medikamenten

Aktuelle Ansätze zur Wiederverwendung von Medikamenten verlassen sich oft auf graphbasierte Methoden und KI, um potenzielle Medikamentenkandidaten zu finden. Ein wichtiger Vorteil von Graphen ist ihre Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren. Das ist entscheidend für seltene Krankheiten, wo Daten oft begrenzt und verstreut sind. Jüngste Forschungen haben gezeigt, wie Wissensgraphen genutzt werden können, um Medikamentenkandidaten für Erkrankungen wie COVID-19 zu finden.

Verschiedene KI-Techniken können diese Wissensgraphen analysieren, einschliesslich Methoden, die Datenbeziehungen verbessern und transformieren. In unserer Arbeit haben wir bestimmte Techniken des maschinellen Lernens kombiniert, um Updates ohne erneutes Training des Modells zu ermöglichen. Diese Flexibilität ist wichtig bei der Wiederverwendung von Medikamenten, da ständig neue Informationen über Medikamente, Gene und Krankheiten auftauchen.

#Erklärbare KI (XAI)

Eine Methode, die verwendet wird, um Erklärungen in graphbasierten Modellen bereitzustellen, ist (Graph)LIME, die untersucht, wie kleine Änderungen in den Eingaben die Vorhersagen beeinflussen. Eine andere Methode zur Erklärbarkeit ist CRIAGE, die Erklärungen in Form von Regeln bietet. Für unsere Arbeit haben wir uns jedoch entschieden, GNNExplainer zu verwenden, der die wichtigsten Merkmale und Verbindungen identifiziert, die für bestimmte Vorhersagen verantwortlich sind. Diese Methode ist anpassungsfähig, was bedeutet, dass sie gut mit unterschiedlichen Arten von Graphmodellen funktioniert.

#Methodenübersicht

#rd-explainer-Pipeline

Wir haben eine Methode namens rd-explainer speziell für die Wiederverwendung von Medikamenten bei seltenen Krankheiten entwickelt. Der Prozess besteht aus drei Hauptteilen:

1. Wissensgraph-Konstruktion: Dieser Teil erstellt einen Wissensgraphen, der sich auf eine spezifische seltene Krankheit und das Ziel der Wiederverwendung von Medikamenten bezieht.
2. Vorhersagemodul: In dieser Phase verwenden wir ein neuronales Netzwerkmodell, um vorherzusagen, welche Medikamente möglicherweise zur Behandlung der Symptome der seltenen Krankheit beitragen könnten.
3. Erklärungsmodul: Dieser letzte Teil identifiziert und zeigt die wichtigen Verbindungen auf, die erklären, warum ein bestimmtes Medikament für ein bestimmtes Symptom vorhergesagt wurde.

Um den Wissensgraphen zu erstellen, sammeln wir Daten aus verschiedenen zuverlässigen Quellen, die sich auf Krankheitsinformationen und bestehende Medikamente konzentrieren. Diese Daten organisieren wir dann in einer Graphstruktur. Jeder Teil des Graphen repräsentiert verschiedene Aspekte der Krankheit und potenzielle Behandlungen.

#Datenquellen

Wir haben Informationen aus mehreren Datenbanken gezogen, die Details über Krankheiten, Gene und Medikamente liefern. Eine wichtige Quelle ist die Monarch-Wissensdatenbank, die Daten über verschiedene biologische Elemente sammelt. Ausserdem verwendeten wir Datenbanken, die sich speziell auf Eigenschaften und Ziele von Medikamenten konzentrieren. Durch die Integration dieser unterschiedlichen Datenquellen wollten wir einen umfassenden Wissensgraphen erstellen, der unsere Vorhersagen effektiv unterstützen kann.

#Maschinelles Lernen und Erklärungen

#Knoteneigenschaften und Datenaufteilung

Unsere Methode basiert auf einem neuronalen Netzwerkansatz, bei dem wir Darstellungen für jede Knoten im Graphen erstellen. Die ordnungsgemässe Merkmalsauswahl für jeden Knoten ist entscheidend für die genaue Vorhersage von Arzneimittel-Symptom-Verbindungen. Wir teilen die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze auf, um sicherzustellen, dass unser Modell effektiv lernen und genau bewertet werden kann.

#GNN-Modell

Wir haben einen bestimmten Typ des neuronalen Netzwerks namens GraphSAGE verwendet, um Einbettungen für die Knoten in unseren Wissensgraphen zu erstellen. Mit diesen Einbettungen können wir Verbindungen zwischen Medikamenten und Symptomen vorhersagen. Dieser Algorithmus ist nützlich, da er effizient mit grösseren Graphen umgehen kann.

#Link-Vorhersage

Unser Modell generiert Werte, um die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass ein Medikament wirksam bestimmte Symptome behandelt. Diese Bewertungswerte helfen uns, potenzielle Medikamentenkandidaten basierend auf ihrer erwarteten Wirksamkeit zu bewerten.

#Graphbasierte Erklärungen

Um die vom Modell getroffenen Vorhersagen zu verstehen, haben wir GNNExplainer angewendet, um die Beziehungen zwischen Medikamenten und ihren entsprechenden Symptomen aufzuzeigen. Wir haben die Erklärungen verfeinert, um sicherzustellen, dass sie bedeutungsvolle Verbindungen hervorheben, und somit Klarheit für Forscher bieten, wenn sie diese Vorhersagen validieren möchten.

#Evaluation und Leistungskennzahlen

#Modelevaluation

Um die Leistung unseres Modells zu testen, haben wir seine Ergebnisse mit verschiedenen Standardbenchmarks im Feld verglichen. Wir haben gängige Kennzahlen wie Präzision, Recall und F1-Score verwendet, um zu messen, wie gut unser Modell Links zwischen Medikamenten und Symptomen vorhersagt.

#Erklärungsevaluation

Wir haben auch die Erklärungen bewertet, die unser Modell erzeugt hat, indem wir identifizierten, ob sie vollständig oder unvollständig waren. Eine vollständige Erklärung bietet eine klare Verbindung zwischen einem Medikament und einem Symptom, während eine unvollständige Erklärungen zeigt, die keine zusammenhängenden Informationen bieten. Wir haben Literaturrecherchen durchgeführt, um festzustellen, ob die von unserem Modell vorgeschlagenen Verbindungen durch bestehende wissenschaftliche Forschung unterstützt werden.

#Wissensgraphen seltener Krankheiten

#Graphkonstruktion

Wir haben zwei verschiedene Wissensgraphen zur Duchenne-Muskeldystrophie (DMD) konstruiert. Der erste Graph enthielt wesentliche Knoten, die direkt mit der Krankheit verbunden sind. Der zweite Graph umfasste zusätzliche Informationen über verschiedene Krankheitssymptome, was zu reichhaltigeren Daten führte.

#Graph-Topologie

Die Merkmale beider Wissensgraphen wurden untersucht, einschliesslich der Anzahl der Knoten und Verbindungen. Jeder Graph wies unterschiedliche Eigenschaften auf, wie Clusterverhalten und Konnektivität, die beeinflussen können, wie gut das Modell funktioniert und wie verständlich die Erklärungen sind.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

#Leistungskennzahlen

Beide Wissensgraphen zeigten starke Leistungen bei der Vorhersage von Verbindungen zwischen Medikamenten und Symptomen. Die Ergebnisse wiesen hohe Werte in verschiedenen Kennzahlen auf und zeigten die Effektivität unseres Ansatzes.

#Validierung von Vorhersagen

Indem wir unsere Vorhersagen mit verfügbarer Literatur überprüften, fanden wir heraus, dass einige Medikamentenkandidaten, die unser Modell vorgeschlagen hat, bereits dokumentiert sind zur Behandlung spezifischer Symptome. Diese Validierung stärkt die Glaubwürdigkeit der Vorhersagen, die durch unseren Ansatz gemacht wurden.

#Analyse der Erklärungen

Die Erklärungen, die durch unsere Methode erzeugt wurden, wurden auf ihre Nützlichkeit geprüft. Viele der Erklärungen erwiesen sich als umfassend und boten klare sowie logische Verbindungen, die für Forscher beim Verständnis der vorgeschlagenen Medikamenten-Symptom-Verbindungen von Vorteil wären.

#Generalisierbarkeit

Um zu bestätigen, dass unsere Methode auf andere Krankheiten angewendet werden kann, haben wir sie an Alzheimer und einer spezifischen Form von amyotropher Lateralsklerose (ALS) getestet. Die Ergebnisse zeigten weiterhin eine starke Leistung, was darauf hindeutet, dass unser Ansatz über seltene Krankheiten hinaus auch auf andere Bedingungen ausgedehnt werden kann.

#Diskussion

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Integration von Wissensgraphen mit KI die Bemühungen zur Wiederverwendung von Medikamenten erheblich verbessern kann, insbesondere für seltene Krankheiten, die nicht umfassend erforscht sind. Die Fähigkeit, klare Erklärungen für Vorhersagen zu liefern, stärkt das Vertrauen in KI-gesteuerte Entscheidungen und unterstützt Forscher bei der Validierung ihrer Ergebnisse.

#Einschränkungen

Trotz der Erfolge unseres Ansatzes gibt es noch Herausforderungen, die angegangen werden müssen. Wir haben nur eine Methode zur Erklärbarkeit verwendet, die möglicherweise nicht alle Aspekte der Daten abdeckt. Weitere Forschungen sind notwendig, um diese Erklärungen zu verfeinern und sie an verschiedene Szenarien anzupassen.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft gilt es, zusätzliche Methoden zur Bereitstellung von Erklärungen und zur Verbesserung der Konsistenz der Ergebnisse zu erkunden. Ein besseres Verständnis davon, wie die Struktur von Wissensgraphen die Qualität der Vorhersagen beeinflusst, kann ebenfalls die Forschung stärken. Die Zusammenarbeit zwischen computergestützten Experten und praktischen Forschern wird entscheidend sein für die Weiterentwicklung dieser Arbeit.

#Fazit

Zusammenfassend hat unsere Studie gezeigt, dass die Kombination von Wissensgraphen mit modernsten KI-Techniken zu bedeutenden Fortschritten in der Wiederverwendung von Medikamenten für seltene Krankheiten führen kann. Die Fähigkeit, verständliche Erklärungen für Vorhersagen zu generieren, ist entscheidend, da sie Forschern hilft, Hypothesen zu bilden, die im Labor getestet werden können. Dieser innovative Ansatz verspricht, die Arzneimittelforschung zu beschleunigen und die Ergebnisse für Personen, die von seltenen Erkrankungen betroffen sind, zu verbessern.