English(EN) Graph neural network explanations reveal a topological signature of disease-associated hubs in biological networks

图神经网络解释方法揭示生物网络中的疾病特征

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-22 04:00

研究人员评估了四种流行的图神经网络（GNN）解释方法，以了解它们在识别生物网络中疾病相关结构方面的有效性。利用合成数据和乳腺癌RNA测序数据，研究发现不同的方法在揭示不同类型的生物信号方面表现出色，例如单节点驱动因素或分布式通路。通过结合多种解释器的共识得分并纳入拓扑信息，研究人员改进了关键癌症基因的优先级排序和生物学相关信号通路的恢复。 AI

影响提高了GNN的生物可解释性，有望带来更准确的疾病诊断和药物发现。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Kyle Higgins, Ivan Laponogov, Dennis Veselkov, Kirill Veselkov · 2026-05-22 04:00

图神经网络解释揭示生物网络中疾病相关中心的拓扑特征

arXiv:2605.21502v1 Announce Type: cross Abstract: Graph neural networks (GNNs) are increasingly used to model biological systems, yet the reliability of post-hoc explanation methods for recovering meaningful molecular mechanisms remains unclear. Here, we systematically evaluate f…

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