Avancées dans les embeddings de graphes de connaissances pour les applications biomédicales

Les Graphes de connaissances (KG) sont des outils super utiles dans le domaine biomédical, permettant aux chercheurs d'organiser et de représenter des données complexes sur diverses entités, comme les médicaments, les maladies, et les protéines. Il existe des méthodes pour améliorer les KG en les intégrant, ce qui aide à prédire les informations manquantes. C'est particulièrement utile dans le contexte des interactions médicamenteuses et de la Polypharmacie, où plusieurs médicaments sont utilisés en même temps.

Dans des études récentes, des défis liés à l'utilisation de certains algorithmes pour les KG biomédicaux ont été mis en avant. Cet article explore la performance des modèles d'intégration de graphes de connaissances sur un KG biomédical spécifique appelé BioKG et leurs applications potentielles dans des scénarios réels.

#Graphes de connaissances en biomédecine

Les graphes de connaissances représentent les relations entre différentes entités. Par exemple, un KG pourrait montrer comment un médicament est lié à une maladie ou une protéine spécifique. En cartographiant ces connexions, les chercheurs peuvent obtenir des insights sur la façon dont différentes entités interagissent.

BioKG est un nouveau KG biomédical qui combine divers entités et relations issues de différentes sources pour fournir une vue complète des connaissances biomédicales. Ce grand KG est essentiel pour effectuer des tâches comme le repositionnement de médicaments et la prédiction des effets secondaires lorsque différents médicaments sont pris ensemble.

#Le rôle des intégrations de graphes de connaissances

Les intégrations de graphes de connaissances (KGEs) transforment les KG en un espace de faible dimension où les entités et les relations sont représentées sous forme de vecteurs. Cette représentation facilite des tâches comme la Prédiction de liens, où l'objectif est d'identifier les connexions manquantes dans le graphe.

Il existe plusieurs modèles pour créer ces intégrations, comme les modèles de translation et les modèles de factorisation. Chaque modèle a ses forces et ses faiblesses, et le choix du modèle peut avoir un impact significatif sur la performance.

#Défis avec les graphes de connaissances

Bien que les KG soient puissants, ils peuvent aussi être difficiles à gérer. Un défi majeur est de prédire avec précision les liens entre les entités. Malgré les avancées dans les méthodes KGE, certaines études ont montré que leur efficacité dans les KG biomédicaux n'est pas toujours optimale.

Dans notre recherche, nous visons à appliquer des modèles KGE à la pointe de la technologie sur BioKG et à évaluer leur performance. Nous explorons également comment les connaissances acquises à partir des KG peuvent se traduire en utilisations pratiques dans des tâches de polypharmacie, qui impliquent l'utilisation de plusieurs médicaments ensemble.

#Objectifs de l'étude

Cette étude a plusieurs objectifs clés :

1. Évaluer la performance de différents modèles KGE sur BioKG.
2. Examiner les applications de ces modèles dans des tâches de polypharmacie en conditions réelles.
3. Évaluer l'interprétabilité des prédictions faites par un modèle basé sur des règles.
4. Explorer le potentiel de transfert de connaissances des grands KG vers des tâches spécifiques en aval.

#Évaluation de la prédiction de liens

La prédiction de liens est une tâche cruciale dans les KG, axée sur l'identification des connexions manquantes entre les entités. Pour cela, un KG est généralement représenté sous forme d'un ensemble de triplets, chacun consistant en un sujet, un prédicat, et un objet.

Par exemple, dans BioKG, un triplet pourrait indiquer qu'un médicament spécifique cible un récepteur particulier. Le modèle de prédiction de liens peut prédire quelles autres maladies le médicament pourrait influencer en se basant sur les informations existantes dans le KG.

Pour évaluer les capacités de prédiction de liens, nous avons divisé le KG en ensembles d'entraînement, de validation, et de test. Cela nous permet de mesurer à quel point le modèle peut généraliser ses prédictions.

#Performance des intégrations de graphes de connaissances

À travers nos expériences, nous avons évalué plusieurs modèles KGE, y compris ComplEx et DistMult, qui se révèlent souvent performants dans des études comparables. Nous avons optimisé ces modèles en utilisant divers hyperparamètres pour atteindre leur meilleure performance possible.

Les résultats ont montré que ComplEx a obtenu les meilleurs scores en termes de métriques de prédiction de liens, indiquant son efficacité à capturer les relations dans BioKG. Les modèles de factorisation comme ComplEx ont généralement surpassé les modèles de translation, soulignant l'importance de choisir le bon type de modèle pour les contextes biomédicaux.

#Apprentissage par règles pour l'interprétabilité

En plus des KGEs, nous avons également examiné un modèle d'apprentissage par règles appelé AnyBURL, qui prédit des liens basés sur des règles logiques extraites du KG. Un des principaux avantages de cette approche est son interprétabilité, car elle peut fournir des explications pour les prédictions faites.

Bien qu'AnyBURL ait eu un rang réciproque moyen inférieur à celui des meilleurs modèles KGE, il a tout de même montré une performance compétitive dans certaines métriques. La capacité de retracer les prédictions vers des règles sous-jacentes peut être particulièrement précieuse dans des domaines comme la découverte de médicaments.

#Exploration des tâches de polypharmacie en aval

Nous avons également évalué comment les connaissances acquises à partir de BioKG pouvaient être appliquées à des tâches spécifiques liées à la polypharmacie. Pour cela, nous avons utilisé des KG plus petits axés sur la compréhension des interactions médicamenteuses et de leurs effets. Ces KG ont fourni un contexte plus ciblé pour évaluer nos modèles.

Par exemple, DDI-Efficacy et DDI-Mineral sont des exemples de tels KG, analysant les interactions médicaments-médicaments et leurs implications pour l'efficacité thérapeutique. Nous avons testé le modèle KGE le plus performant, ComplEx, sur ces tâches.

#Résultats des évaluations de polypharmacie

Lors de l'évaluation des performances de ComplEx sur les KG de polypharmacie, les résultats ont indiqué que le modèle était capable de prévoir des liens avec une grande précision. Cela suggère que les connaissances intégrées dans les KG peuvent être transférées avec succès à des applications spécifiques.

Notamment, ComplEx a montré de meilleurs résultats lorsqu'il a été initialisé avec des intégrations pré-entraînées, démontrant les avantages d'utiliser les connaissances existantes des grands KG dans de nouvelles tâches. Cette approche d'apprentissage par transfert a réduit le temps d'entraînement requis et amélioré les résultats, en particulier dans les KG avec des données limitées.

#Tâches de classification de relations

En plus de la prédiction de liens, nous avons également mené des tâches de classification de relations en utilisant les mêmes intégrations. Cela impliquait de prédire la bonne relation entre des paires d'entités. Les résultats ont montré que les modèles avec des intégrations pré-entraînées ont mieux performé que ceux entraînés depuis le début, renforçant l'idée que la connaissance préalable peut améliorer la performance du modèle.

#Implications pour la recherche biomédicale

Les découvertes de notre étude soulignent le potentiel des modèles KGE pour prédire les interactions entre les entités biomédicales. Cette capacité pourrait rationaliser les efforts de recherche, réduisant le temps et les coûts associés à la découverte et au développement de médicaments.

De plus, l'intégration de modèles basés sur des règles interprétables peut compléter les applications KGE, fournissant des insights essentiels pour les chercheurs qui ont besoin de comprendre les prédictions dans un domaine complexe.

#Conclusion

Dans l'ensemble, cette étude présente des preuves solides de l'efficacité des intégrations de graphes de connaissances dans les applications biomédicales, en particulier pour des tâches comme la prédiction de liens et la classification de relations. L'utilisation de grands KG complets comme BioKG peut considérablement améliorer la compréhension et la prédiction de multiples interactions.

Les recherches futures devraient continuer à explorer les modèles KGE et leur applicabilité à des tâches biomédicales encore plus complexes et difficiles. En faisant cela, nous pouvons améliorer l'efficacité et l'efficacité du développement et de la découverte de médicaments, profitant finalement à la santé publique.