A foundation model for clinician-centered drug repurposing
Notice bibliographique
Résumé
Drug repurposing - identifying new therapeutic uses for approved drugs - is often serendipitous and opportunistic, expanding the use of drugs for new diseases. The clinical utility of drug repurposing AI models remains limited because the models focus narrowly on diseases for which some drugs already exist. Here, we introduce TXGNN, a graph foundation model for zero-shot drug repurposing, identifying therapeutic candidates even for diseases with limited treatment options or no existing drugs. Trained on a medical knowledge graph, TXGNN utilizes a graph neural network and metric-learning module to rank drugs as potential indications and contraindications across 17,080 diseases. When benchmarked against eight methods, TXGNN improves prediction accuracy for indications by 49.2% and contraindications by 35.1% under stringent zero-shot evaluation. To facilitate model interpretation, TXGNN's Explainer module offers transparent insights into multi-hop medical knowledge paths that form TXGNN's predictive rationales. Human evaluation of TXGNN's Explainer showed that TXGNN's predictions and explanations perform encouragingly on multiple axes of performance beyond accuracy. Many of TxGNN's novel predictions align with off-label prescriptions clinicians make in a large healthcare system. TXGNN's drug repurposing predictions are accurate, consistent with off-label drug use, and can be investigated by human experts through multi-hop interpretable rationales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».