Usando IA e Grafos de Conhecimento pra Reaproveitar Remédios pra Doenças Raras

Criar novos medicamentos pode ser complicado e muitas vezes não resulta em um produto bem-sucedido. Estudos mostram que cerca de 90% dos novos medicamentos não conseguem aprovação durante os testes. Isso é uma grande perda de tempo e dinheiro, o que significa que as empresas farmacêuticas não lucram. O problema é ainda maior quando se trata de doenças raras. As empresas podem hesitar em investir em medicamentos para condições que afetam poucas pessoas. No entanto, existem cerca de 7.000 doenças raras, com tratamentos eficazes disponíveis para apenas 5%. Só na Europa, cerca de 36 milhões de pessoas são afetadas por doenças raras.

Para lidar com esses desafios, surgiram estratégias de reutilização de medicamentos. Isso envolve usar medicamentos que já foram aprovados para diferentes condições. Assim, as empresas podem pular muitas das etapas caras e longas necessárias para ensaios clínicos. Recentemente, novos métodos que utilizam tecnologia computacional e inteligência artificial (IA) mostraram potencial na reutilização de medicamentos. Uma abordagem interessante é usar redes que representam como diferentes moléculas, genes, proteínas e doenças estão conectados. Esse método pode revelar relações que talvez não fossem óbvias de outra forma.

Apesar do potencial da IA, muitas pessoas ainda estão inseguras quanto a confiar em suas decisões. Isso é especialmente verdadeiro na área da saúde, onde escolhas podem afetar vidas. Fornecer razões claras para as decisões da IA pode ajudar os pesquisadores a formar ideias de pesquisa testáveis e promover conhecimento no laboratório. A UE também está pressionando por regulamentações que garantam às pessoas o direito a explicações sobre decisões tomadas por sistemas automatizados.

Neste artigo, vamos investigar como a IA pode oferecer previsões e explicações no contexto da reutilização de medicamentos para doenças raras. Nosso principal objetivo é criar um sistema para identificar medicamentos existentes que possam ajudar a tratar os sintomas de doenças raras. Vamos focar em métodos avançados de IA e garantir que eles também forneçam razões compreensíveis para suas previsões.

#Trabalhos Relacionados

#Grafos de Conhecimento na Reutilização de Medicamentos

As abordagens atuais de reutilização de medicamentos geralmente dependem de métodos baseados em grafos e IA para encontrar candidatos a medicamentos. Um benefício chave de usar grafos é sua capacidade de combinar dados de várias fontes. Isso é crucial para doenças raras, onde os dados podem ser limitados e dispersos. Pesquisas recentes mostraram como grafos de conhecimento podem ser usados para encontrar candidatos a medicamentos para condições como COVID-19.

Diferentes técnicas de IA podem analisar esses grafos de conhecimento, incluindo métodos que melhoram e transformam relações de dados. Em nosso trabalho, combinamos certas técnicas de aprendizado de máquina para permitir atualizações sem precisar re-treinar o modelo. Essa flexibilidade é importante na reutilização de medicamentos, já que novas informações sobre medicamentos, genes e doenças estão sempre surgindo.

#IA Explicável (XAI)

Um método usado para fornecer explicações em modelos baseados em grafos é o (Graph)LIME, que examina como pequenas mudanças na entrada afetam as previsões. Outro método de Explicabilidade é o CRIAGE, que oferece explicações na forma de regras. Porém, para nosso trabalho, escolhemos usar o GNNExplainer, que identifica as características e conexões-chave responsáveis por previsões específicas. Esse método é adaptável, o que significa que pode funcionar bem com diferentes tipos de modelos de grafos.

#Visão Geral do Método

#Pipeline rd-explainer

Desenvolvemos um método chamado rd-explainer especificamente para reutilização de medicamentos em doenças raras. O processo consiste em três partes principais:

1. Construção do Grafo de Conhecimento: Esta parte cria um grafo de conhecimento relacionado a uma doença rara específica e o objetivo de encontrar opções de reutilização de medicamentos.
2. Módulo de Previsão: Nesta fase, usamos um modelo de rede neural para prever quais medicamentos podem ajudar a tratar os sintomas da doença rara.
3. Módulo Explicador: Esta última parte identifica e mostra as conexões importantes que explicam por que um determinado medicamento foi previsto para um sintoma específico.

Para criar o grafo de conhecimento, coletamos dados de várias fontes confiáveis focadas em informações sobre doenças e medicamentos existentes. Depois, organizamos esses dados em uma estrutura de grafo. Cada parte do grafo representa diferentes aspectos da doença e possíveis tratamentos.

#Fontes de Dados

Coletamos informações de vários bancos de dados que fornecem detalhes sobre doenças, genes e medicamentos. Uma fonte chave é a base de conhecimento Monarch, que coleta dados sobre vários elementos biológicos. Também usamos bancos de dados focados especificamente em propriedades e alvos de medicamentos. Ao integrar essas diferentes fontes de dados, buscamos criar um grafo de conhecimento abrangente que possa apoiar nossas previsões de forma eficaz.

#Aprendizado de Máquina e Explicações

#Características dos Nós e Divisão de Dados

Nosso método se baseia em uma abordagem de rede neural, onde criamos representações para cada nó no grafo. Caracterizar adequadamente cada nó é vital para prever com precisão as relações entre medicamentos e sintomas. Dividimos os dados em conjuntos de treino, validação e teste para garantir que nosso modelo possa aprender efetivamente e ser avaliado de forma precisa.

#Modelo GNN

Utilizamos um tipo específico de rede neural chamada GraphSAGE para criar embeddings para os nós dentro dos nossos grafos de conhecimento. Usando esses embeddings, podemos prever conexões entre medicamentos e sintomas. Esse algoritmo é benéfico porque pode lidar eficientemente com grafos maiores.

#Previsão de Conexões

Nosso modelo gera pontuações para estimar a probabilidade de um medicamento ser eficaz em tratar certos sintomas. Essa pontuação nos ajuda a classificar potenciais candidatos a medicamentos com base em sua eficácia prevista.

#Explicações Baseadas em Grafos

Para entender as previsões feitas pelo nosso modelo, aplicamos o GNNExplainer para delinear as relações entre medicamentos e seus sintomas correspondentes. Refinamos as explicações para garantir que destacassem conexões significativas, proporcionando clareza para os pesquisadores na hora de validar essas previsões.

#Avaliação e Métricas de Desempenho

#Avaliação do Modelo

Para testar o desempenho do nosso modelo, comparamos seus resultados com vários benchmarks padrão da área. Usamos métricas comuns como precisão, recall e F1-Score para medir o quão bem nosso modelo se sai ao prever relações entre medicamentos e sintomas.

#Avaliação de Explicações

Também avaliamos as explicações produzidas pelo nosso modelo, identificando se eram completas ou incompletas. Uma explicação completa fornece uma conexão clara entre um medicamento e um sintoma, enquanto uma incompleta mostra informações desconexas. Fizemos buscas na literatura para determinar se as conexões sugeridas pelo nosso modelo eram apoiadas por pesquisas científicas existentes.

#Grafos de Conhecimento sobre Doenças Raras

#Construção do Grafo

Construímos dois grafos de conhecimento diferentes focados na distrofia muscular de Duchenne (DMD). O primeiro grafo continha nós essenciais diretamente relacionados à doença. O segundo grafo incluía informações adicionais sobre vários sintomas da doença, resultando em dados mais ricos.

#Topologia do Grafo

As características de ambos os grafos de conhecimento foram examinadas, incluindo o número de nós e conexões. Cada grafo demonstrou características diferentes, como comportamento de agrupamento e conectividade, que podem influenciar o desempenho do modelo e a compreensibilidade das explicações.

#Resultados e Conclusões

#Métricas de Desempenho

Ambos os grafos de conhecimento demonstraram um desempenho forte quando testados para prever relações medicamentos-sintomas. Os resultados indicaram altas pontuações em várias métricas, mostrando a eficácia da nossa abordagem.

#Validação das Previsões

Ao checar nossas previsões contra a literatura disponível, descobrimos que alguns candidatos a medicamentos propostos pelo nosso modelo já foram documentados para tratar sintomas específicos. Essa validação fortalece a credibilidade das previsões feitas pela nossa abordagem.

#Análise das Explicações

As explicações geradas pelo nosso método foram avaliadas quanto à sua utilidade. Muitas explicações foram consideradas abrangentes, fornecendo conexões claras e lógicas que seriam benéficas para pesquisadores na compreensão das ligações propostas entre medicamentos e sintomas.

#Generalização

Para confirmar que nosso método pode ser aplicado a outras doenças, testamos em Alzheimer e em um tipo específico de esclerose lateral amiotrófica (ALS). Os resultados continuaram a mostrar bom desempenho, indicando que nossa abordagem pode se estender além de doenças raras para outras condições também.

#Discussão

Nossas descobertas sugerem que a integração de grafos de conhecimento com IA pode aprimorar significativamente os esforços de reutilização de medicamentos, especialmente para doenças raras que carecem de pesquisa extensa. A capacidade de fornecer explicações claras para as previsões aumenta a confiança em decisões guiadas por IA e apoia os pesquisadores na validação de suas descobertas.

#Limitações

Apesar dos sucessos da nossa abordagem, ainda existem desafios a serem enfrentados. Usamos apenas um método de explicabilidade, que pode não cobrir todos os aspectos dos dados. Mais pesquisas são necessárias para refinar essas explicações e adaptá-las a diferentes cenários.

#Direções Futuras

Daqui pra frente, há uma necessidade de explorar métodos adicionais para fornecer explicações e melhorar a consistência dos resultados. Compreender melhor como a estrutura dos grafos de conhecimento afeta a qualidade das previsões também pode fortalecer a pesquisa. A colaboração entre especialistas computacionais e pesquisadores práticos será essencial para a evolução contínua deste trabalho.

#Conclusão

Em conclusão, nosso estudo mostrou que combinar grafos de conhecimento com técnicas de IA de ponta pode levar a avanços significativos na reutilização de medicamentos para doenças raras. A capacidade de gerar explicações compreensíveis para previsões é crucial, pois ajuda os pesquisadores a formar hipóteses que podem ser testadas no laboratório. Essa abordagem inovadora promete acelerar a pesquisa de medicamentos e melhorar os resultados para indivíduos afetados por condições raras.