論文の概要: CODE-AE: A Coherent De-confounding Autoencoder for Predicting Patient-Specific Drug Response From Cell Line Transcriptomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00538v1
• Date: Sun, 31 Jan 2021 21:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 08:32:37.176103
• Title: CODE-AE: A Coherent De-confounding Autoencoder for Predicting Patient-Specific Drug Response From Cell Line Transcriptomics
• Title（参考訳）: CODE-AE : 細胞株転写因子から患者特異的な薬物応答を予測するコヒーレントデコンファウンディングオートエンコーダ
• Authors: Di He, Lei Xie
• Abstract要約: 我々はコヒーレント・デコンウンディング・オートエンコーダ(CODE-AE)を開発し、コヒーレント・サンプルによって共有される共通生体信号と、各データセットに固有のプライベート表現の両方を抽出する。 CODE-AEは、患者の薬物反応の予測と生物学的シグナルの分解において、最先端の方法に対する精度と堅牢性を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.67979269269178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and robust prediction of patient's response to drug treatments is critical for developing precision medicine. However, it is often difficult to obtain a sufficient amount of coherent drug response data from patients directly for training a generalized machine learning model. Although the utilization of rich cell line data provides an alternative solution, it is challenging to transfer the knowledge obtained from cell lines to patients due to various confounding factors. Few existing transfer learning methods can reliably disentangle common intrinsic biological signals from confounding factors in the cell line and patient data. In this paper, we develop a Coherent Deconfounding Autoencoder (CODE-AE) that can extract both common biological signals shared by incoherent samples and private representations unique to each data set, transfer knowledge learned from cell line data to tissue data, and separate confounding factors from them. Extensive studies on multiple data sets demonstrate that CODE-AE significantly improves the accuracy and robustness over state-of-the-art methods in both predicting patient drug response and de-confounding biological signals. Thus, CODE-AE provides a useful framework to take advantage of in vitro omics data for developing generalized patient predictive models. The source code is available at https://github.com/XieResearchGroup/CODE-AE.
• Abstract（参考訳）: 薬物治療に対する患者の反応の正確かつ堅牢な予測は、精密医療の発展に不可欠である。 しかし、一般化機械学習モデルを訓練するために、患者から直接十分な量のコヒーレント薬物応答データを得ることはしばしば困難である。 リッチな細胞ラインデータの利用は代替ソリューションを提供するが,様々な要因により,細胞ラインから得られた知識を患者に伝達することは困難である。 既存のトランスファーラーニング手法では、細胞系と患者データに結合する因子から共通の内在的な生物学的信号を確実に分離できるものはほとんどない。 本稿では,非コヒーレント標本で共有される共通生物学的信号と,各データセットに固有のプライベート表現,細胞線データから学習した知識を組織データに伝達し,それらの結合因子を分離するコヒーレント分離オートエンコーダ(code-ae)を開発した。 複数のデータセットに関する大規模な研究により、CODE-AEは患者の薬物反応の予測と生物学的シグナルの分解において最先端の手法よりも精度と堅牢性を大幅に向上することが示された。 したがって、CODE-AEは、一般化患者の予測モデルを開発するためのin vitroオミクスデータを利用するための有用なフレームワークを提供する。 ソースコードはhttps://github.com/XieResearchGroup/CODE-AEで入手できる。

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