{rfName}
Kn

Indexat a

Llicència i ús

Citacions

3

Altmetrics

Grant support

This work was supported by the European Project: Repo4EU https://repo4.eu/Grant no. 101057619 within the Horizon Europe Research and Innovation Programme. We thank specially Dr. Emre Guney from STALICLA Discovery and Data Science Unit for his support in providing articles and resources that were used in this review.

Anàlisi d'autories institucional

Perdomo-Quinteiro, PabloAutor (correspondència)Belmonte-Hernandez, AlbertoAutor o coautor

Compartir

Publicacions
>
Review

Knowledge Graphs for drug repurposing: a review of databases and methods

Publicat a:Briefings In Bioinformatics. 25 (6): bbae461- - 2024-09-26 25(6), DOI: 10.1093/bib/bbae461

Autors: Perdomo-Quinteiro, Pablo; Belmonte-Hernandez, Alberto

Afiliacions

Univ Politecn Madrid, Grp Aplicac Telecomunicac Visuales, Ave Complutense 30, Madrid 28040, Spain - Autor o coautor

Resum

Drug repurposing has emerged as a effective and efficient strategy to identify new treatments for a variety of diseases. One of the most effective approaches for discovering potential new drug candidates involves the utilization of Knowledge Graphs (KGs). This review comprehensively explores some of the most prominent KGs, detailing their structure, data sources, and how they facilitate the repurposing of drugs. In addition to KGs, this paper delves into various artificial intelligence techniques that enhance the process of drug repurposing. These methods not only accelerate the identification of viable drug candidates but also improve the precision of predictions by leveraging complex datasets and advanced algorithms. Furthermore, the importance of explainability in drug repurposing is emphasized. Explainability methods are crucial as they provide insights into the reasoning behind AI-generated predictions, thereby increasing the trustworthiness and transparency of the repurposing process. We will discuss several techniques that can be employed to validate these predictions, ensuring that they are both reliable and understandable.

Paraules clau

AlgorithmsArtificial intelligenceComputational biologyDatabases, factualDrug repositioningDrug repurposingExplainabilitExplainabilityGraph networksHumansKnowledge graphs

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Briefings In Bioinformatics a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2024 encara no hi ha indicis calculats, però el 2023, es trobava a la posició 4/66, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Mathematical & Computational Biology. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada per sobre del Percentil 90.

Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.

Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-06-30:

  • Scopus: 3

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-06-30:

  • L'ús, des de l'àmbit acadèmic evidenciat per l'indicador de l'agència Altmetric referit com a agregacions realitzades pel gestor bibliogràfic personal Mendeley, ens dona un total de: 35.
  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 35 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

  • El Puntuació total de Altmetric: 1.85.
  • El nombre de mencions a la xarxa social X (abans Twitter): 3 (Altmetric).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (PERDOMO QUINTEIRO, PABLO) i Últim Autor (BELMONTE HERNÁNDEZ, ALBERTO).

l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat PERDOMO QUINTEIRO, PABLO.