Le Spiegazioni GNN Rivelano la Firma Topologica degli Hub di Malattia nelle Reti Biologiche

Recenti valutazioni di quattro metodi di spiegazione delle Graph Neural Network (GNN)—SA, IG, GNNExplainer e LRP—hanno evidenziato la loro efficacia nell'analisi di reti biologiche. Utilizzando benchmark sintetici con motivi stabiliti, lo studio ha scoperto che SA eccelle nell'identificare driver singoli sparsi, mentre IG e LRP sono abili nel recuperare segnali distribuiti simili a percorsi e cascate. L'analisi, basata sui dati RNA-seq del cancro al seno TCGA BRCA, ha proiettato i risultati su una rete di interazioni proteina-proteina, rivelando hub associati a malattie che mostravano picchi di attribuzione in un vicinato di un hop, con un graduale decadimento dell'attribuzione negli hop successivi. I risultati sono stati condivisi su arXiv.