Graph Embedding and Node Features for Drug-Target Interaction Prediction
Creators: name: Μιχούλης, Γεώργιος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ενσωμάτωση γράφων
Εύρεση φαρμάκων
Χαρακτηριστικά κόμβων
Graph Embeddings
Drug Discovery
Node Features

description: One of the most important tasks in the drug discovery process is to identify possible drug-target interactions (DTIs). The research and development of novel drugs frequently consumes billions of dollars and more than a decade of effort with high failure frequency. As a result, it is critical for pharmaceutical companies to identify novel drug–target interactions (DTIs) by leveraging known DTIs. Existing drugs have well-known qualities and are confirmed to be safe. However, biochemical tests for identifying novel DTIs have limitations in terms of coverage and throughput. As a result, computer approaches for the prediction of DTIs have garnered considerable interest. Computational prediction of DTI has been a prominent topic in the bioinformatics sector for the past decade, and it has substantially sped up drug development. Existing methods can be divided into two categories: network-based and classification-based methods. This thesis focuses on the network-based category that employs methods from the graph representation learning field. We propose two different models fulfilling the tasks of the drug-target binding affinity (DTA) prediction (regression) and the drug target interaction prediction (classification), utilizing graph embeddings and graph convolutions. Under these specifications, a data collection process is described for retrieving drug and protein features from public biological databases. Specifically, we extract SMILES of drugs and amino acid sequences of proteins in FASTA form. Then using several programming tools, we transform the drugs to graphs (where nodes correspond to atoms and edges to atom bonds), and the proteins to vectors using Word2Vec. The DTA approach leverages graph convolutions and 1D convolutions to transform drug and target features respectively, and concatenates the two outputs to consequently predict the binding affinity. In the DTI approach, drug features are extracted using graph convolutions, and then both drugs and targets are used to form a heterogeneous graph. This graph is then transformed by a graph auto-encoder, which generates the predicted interactions. Finally, we thoroughly present the models and their results, and compare them with recent state-of-the-art methods, which demonstrates the effectiveness of our approaches.
description: H διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων βασίζεται στον εντοπισμό πιθανών αντιδράσεων φαρμάκου-στόχου (Drug Target Interaction - DTIs). Βιολογικός στόχος μπορεί να είναι οποιοδήποτε βιομόριο (πρωτεΐνη) που έχει ένα υποδοχέα, επιτρέποντάς του να συνδέεται με ένα ενδογενές πρόσδεμα (ligand) ή ένα χημικό μόριο (φάρμακο). Η έρευνα και η ανάπτυξη νέων φαρμάκων συχνά καταναλώνει δισεκατομμύρια δολάρια και περισσότερο από μια δεκαετία προσπάθειας και συχνά αποτυγχάνει. Οπότε, είναι σημαντικό για τις φαρμακοβιομηχανίες να εντοπίζουν νέες αλληλεπιδράσεις φαρμάκου-στόχου (DTIs) αξιοποιώντας γνωστά DTIs. Ωστόσο, οι πόροι των βιοχημηχανιών είναι περιορισμένοι. Ως αποτέλεσμα, οι προσεγγίσεις υπολογιστών για την πρόβλεψη των DTI έχουν συγκεντρώσει σημαντικό ενδιαφέρον. Οι υπάρχουσες μέθοδοι χρήσης υπολογιστών μπορούν να χωριστούν σε δύο κατηγορίες: μεθόδους που βασίζονται σε γράφους (graph-based) και σε μεθόδους ταξινόμησης (classification-based). Σε αυτή την διπλωματική επικεντρωνόμαστε σε λύσεις που αξιοποιούν γράφους από το πεδίο του graph representation learning. Προτείναμε δύο διαφορετικά μοντέλα που το ένα προβλέπει την συνεχή τιμή μίας αντίδρασης (παλινδρόμηση) και το άλλο προβλέπει την αλληλεπίδραση στόχου φαρμάκου ως δυαδική τιμή (ταξινόμηση), χρησιμοποιώντας συνελίξεις γράφων (graph convolution). Σύμφωνα με αυτές τις προδιαγραφές, περιγράφεται μια διαδικασία συλλογής δεδομένων για την ανάκτηση χαρακτηριστικών φαρμάκων και πρωτεϊνών από δημόσιες βάσεις δεδομένων. Για τα φάρμακα συγγεντρώσαμε τα SMILES και για τις πρωτεΐνες τις αλληλουχίες αμινοξέων. Στη συνέχεια, μετατρέψαμε τα φάρμακα σε γράφους και τις πρωτεΐνες τις διανυσματοποιήσαμε με τον αλγόριθμο Word2Vec. Το μοντέλο της πρόβλεψης του DTA χρησιμοποιεί συνελίξεις γράφων για να μετασχηματίσει τους γράφους και τα διανύσματα, και η συνένωση τους χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη συνεχούς τιμής της αντίδρασης (binding affinity). Τα χαρακτηριστικά των φαρμάκων για το μοντέλο DTI, εξάγονται χρησιμοποιώντας συνελίξεις γράφων και στη συνέχεια τα φάρμακα και οι στόχοι σχηματίζουν ένα ετερογενές γράφο. Ύστερα, ο γράφος με την χρήση του auto-encoder παράγει τις προβλεπόμενες αντιδράσεις. Τέλος, τα μοντέλα και τα αποτελέσματά τους παρουσιάστηκαν αναλυτικά με παραστικό τρόπο. Συγκρίναμε τα αποτελέσματα με πρόσφατες καινοτόμες εργασίες, σχετικες με τις δύο προσεγγίσεις μας. Τα αποτελέσματα της σύγκρισης παρουσιάζονται και στο τελευταίο μέρος της παρούσας διπλωματικής εργασίας.