JCIM综述｜知识图谱嵌入技术在化学领域中的研究进展与应用

2024年10月14日，来自郑州大学的南晓斐副教授等人在Journal of Chemical Information and Modeling上发表综述文章Research Progresses and Applications of Knowledge Graph Embedding Technique in Chemistry。

本文描述了KGE技术在化学领域中的最新研究进展，重点讨论了经典的KGE模型、应用场景和未来的发展方向。详细分析了KGE技术如何为化学研究提供新的工具，尤其在化学风险评估和药物发现中的实际应用。此外，还总结了KGE在处理异构化学数据时面临的挑战，并提出了未来可能的解决方案。

1. 引言

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种用于表示复杂知识体系的结构化框架，通过实体（节点）及其相互关系（边）的有向图，展示不同领域的知识关联。近年来，知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）技术在数据密集型领域得到了广泛的应用。它通过将知识图谱中的实体和关系映射到连续的向量空间，使得这些关系能够被计算机更加有效地处理和分析，进而促进智能系统的开发与应用。

在化学领域，随着化学数据库规模的快速增长以及分子性质预测需求的日益复杂化，KGE技术为解决传统化学信息处理中的异构数据整合、特征表示等问题提供了新的思路。通过将化学信息嵌入低维向量空间，KGE技术不仅能够提高化学数据的处理效率，还能够有效预测化合物的物理、化学性质以及其潜在的生物活性。这种技术的应用在药物设计、化学反应预测、化学安全性评估等方面显示出极大的潜力。

图1: 知识图谱化学任务示意图

2. 知识图谱嵌入技术的模型与方法

知识图谱嵌入技术的核心是通过将实体及其关系投射到向量空间，实现高效的图谱表示与计算。KGE模型主要分为三类：基于距离的模型、语义匹配模型和神经网络模型。

2.1 基于距离的模型

基于距离的模型通过实体与关系在向量空间中的距离或转换关系来定义知识图谱中的连接模式。这类模型试图通过向量间的距离或几何关系来表示知识图谱中的三元组（实体1关系实体2）是否成立。TransE模型是其中最经典的代表，它利用简单的平移操作将关系转化为向量加法问题，即通过最小化实体之间的距离差来实现实体关系预测。然而，TransE模型的局限性在于它难以处理复杂的多对多关系。因此，后续模型如TransH、TransR等通过对实体和关系空间进行不同的平面投影或嵌入，增强了模型的表示能力，适用于化学知识图谱中存在的多种分子相互作用形式。

图2: TransE、TransH图示

2.2 语义匹配模型

语义匹配模型通过相似性函数来匹配实体和关系向量，从而确定知识图谱中的连接合理性。常见的语义匹配模型包括DistMult和ComplEx。DistMult通过双线性函数计算实体和关系之间的相互作用，从而实现对知识图谱的三元组分类。ComplEx模型进一步扩展了DistMult模型，它引入了复数向量嵌入，使得模型能够更好地捕捉反对称关系（如化学反应中的反应物与生成物）。语义匹配模型适合用于大规模化学数据的特征提取和关系预测，在化学反应网络的研究中有广泛的应用前景。

2.3 神经网络模型

随着深度学习技术的飞速发展，神经网络逐渐被应用于知识图谱嵌入中，用于捕捉更复杂的关系模式和潜在的高阶特征。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）通过迭代地聚合节点及其邻居的信息，能够有效处理大规模异构图谱中的复杂关系。在化学领域，GNN尤其适合分子图的表征和推断，因为分子可以自然地建模为节点（原子）和边（化学键）的图结构。卷积神经网络（CNNs）也在KGE技术中得到应用，它能够高效学习实体和关系的局部特征，并通过卷积操作提取图谱中的重要模式。基于神经网络的KGE技术使得模型能够从大量化学数据中提取复杂的特征，并提升预测精度。

图3: 基于GNN的模型和基于Word2vec的模型的架构

3. 知识图谱嵌入技术在化学领域的应用

KGE技术在化学领域的应用已逐步覆盖从化学物质性质预测到药物发现的多个方面。以下是一些关键应用：

3.1 化学性质预测

化学性质预测是化学领域中最基础和最重要的任务之一。通过KGE技术，可以将分子结构、化学反应及其属性嵌入到向量空间中，从而通过机器学习模型预测未知化合物的物理、化学性质。尤其是在分子动力学模拟和量子化学计算中，知识图谱可以将复杂的化学空间简化为更易处理的数学表示。例如，通过KGE技术，可以预测化合物的溶解性、热稳定性、反应活性等物理化学特性，为新材料的设计和筛选提供数据支持。

3.2 化学反应预测与风险评估

在化学工业和环境保护中，准确预测化学反应的产物及其风险至关重要。KGE技术通过整合大量的化学反应数据库和实验数据，可以预测新化合物的反应路径，并评估其对环境和人类健康的潜在风险。例如，在有机化学反应预测中，KGE技术能够帮助研究人员识别反应物与生成物之间的潜在关系，进而预测反应机理。此外，KGE还能用于毒性预测、化学品泄漏风险评估等安全性研究，为化学品的安全管理和政策制定提供依据。

3.3 药物发现与优化

在药物发现过程中，知识图谱嵌入技术被广泛应用于药物靶标预测、药物与蛋白质相互作用建模以及新药开发等任务中。通过KGE技术，研究人员可以将大量药物化学和生物数据融合，构建具有预测能力的药物靶标相互作用图谱，从而加速新药筛选。例如，知识图谱可以将分子特征、基因表达、疾病状态等异构数据集成，进而通过嵌入技术发现潜在的药物靶标。此外，KGE在药物重新定位方面也显示出重要价值，即通过分析现有药物与不同靶标的相互作用关系，识别出新的治疗用途。

4. 化学领域中的主要知识图谱数据库

以下是几个在化学领域应用广泛的知识图谱数据库：

1. ChEMBL：ChEMBL是一个大型化学生物学数据库，提供了药物分子及其生物活性、代谢途径、毒性等详细信息。它被广泛应用于药物筛选和化学信息学研究。

2. PubChem：PubChem是全球最大的公开化学物质数据库，涵盖了数百万种化合物的化学和物理性质、实验数据和专利信息。它为化学反应预测和化合物筛选提供了丰富的数据支持。

3. Reaxys：Reaxys数据库包含了大量经过实验验证的化学反应和物质数据，特别是在有机化学和医药化学领域有广泛应用。该数据库的特点是集成了丰富的反应路径信息，为复杂反应的预测提供了数据基础。

图4: 被广泛使用的数据库及其应用场景

5. KGE技术面临的挑战与未来发展方向

尽管KGE技术在化学领域的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。首先，化学知识图谱的异构性和稀疏性使得构建高质量嵌入向量变得复杂。其次，随着化学数据集的规模不断扩大，KGE的计算复杂性也显著增加，要求更高效的算法和计算资源。此外，如何有效结合深度学习技术，以更好地捕捉化学图谱中的高阶关系，仍是研究的难点。

参考资料： Wang C, Yang Y, Song J, et al. Research Progresses and Applications of Knowledge Graph Embedding Technique in Chemistry[J]. Journal of Chemical Information and Modeling, 2024.

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