亚马逊网络服务开源生物知识图谱对抗新冠肺炎

新冠肺炎的迅速传播表明了快速有效的药物发现的迫切需要。药物再利用是一种将现有药物用于新的治疗适应症的药物发现范式。与从头开始的药物发现相比，它具有显著减少时间和成本的优点。利用知识图进行药物再利用为新冠肺炎的治疗提供了一种很有前途的策略。

知识图描述现实世界实体之间的已知关系，并允许发现新的关系。它们是药物再利用的理想工具，药物再利用依赖于识别蛋白质和化合物等生物实体之间的新相互作用。

链接预测是通过概率地推断现有图结构中实体之间缺失的链接(或边)来扩展存储在知识图中的信息的过程。它可以用来推断药物和疾病之间的直接联系，或者药物和与疾病相关的细胞产品之间的较低水平的联系-例如，在化合物和它所抑制的蛋白质之间。

为了加快药物再利用的研究，来自明尼苏达大学、俄亥俄州立大学和湖南大学的AWS研究人员团队和我们的合作者创建并开源了药物再利用知识图谱(DRKG)，以及一套机器学习工具，可用于对药物进行再利用研究的优先顺序。

在实验中，我们使用机器学习的方法来搜索背根神经节，寻找有潜力治疗新冠肺炎的药物。在我们分析确定的41种药物中，有11种正在或已经在进行新冠肺炎的临床试验。

DRKG是一个综合的生物学知识图谱，涉及人类基因、化合物、生物过程、药物副作用、疾病和症状。它对六个公开可用的数据库中的数据以及最近与新冠肺炎有关的出版物中的信息进行整理和规范化。

DRKG包括十多种类型的近十万个实体和100多种类型的近600万个关系。它捕捉了与新冠肺炎的遗传签名或现有药物和病毒的成分相关的实体之间的相互作用。

相关的机器学习工具使用最先进的深度图学习方法(DGL-KE)，这些方法利用分布式图操作(来自流行的深度学习库，如PyTorch和MXNet)来预测药物可以治疗疾病或与疾病相关的蛋白质结合的可能性。

当与新冠肺炎相关的人类蛋白进行测试时，这些工具为目前正在临床试验的许多新冠肺炎候选药物赋予了很高的概率。DRKG和机器学习工具都可以在GitHub上公开获得。这将有助于使新冠肺炎和其他疾病(如阿尔茨海默病)的计算药物再利用更有效率和效果。

帮助开发DRKG的AWS团队包括Vassilis Ioannidis、向松、Saurav Mananda、Mufei Li、潘晓琴、大正和George Karypis。

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