Comparing methods for drug–gene interaction prediction on the biomedical literature knowledge graph: performance versus explainability
1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 新しい薬剤の開発や再利用に向けて、薬剤と遺伝子の相互作用を予測することは非常に重要です。本研究は、生物医学文献から生成された知識グラフに対して異なるリンク予測手法を適用し、未知の薬剤-遺伝子相互作用を特定し、予測の説明性を比較することを目的としています。
2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究では、異なるリンク予測手法を用いて、未知の薬剤-遺伝子相互作用を予測し、その予測の説明性を比較しました。また、モデルの予測に関する決定木を学習することで、予測过程の理解を助ける手法を提案しました。
3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 医学文献から得られる知識をグラフ構造として表現する手法については、以前から研究されていますが、その精度向上と説明性の両立は研究課題の一つです。
4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、生物医学文献から生成された知識グラフへの異なるリンク予測手法の適用と、その予測の説明性を比較しました。また、決定木を用いた手法を提案し、薬剤再利用の課題に適用することで、予測精度の検証を行いました。
5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、薬剤再利用の課題に対する予測精度を外部データベースとの比較により検証しました。