論文の概要: SystemMatch: optimizing preclinical drug models to human clinical
outcomes via generative latent-space matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07110v1
- Date: Sat, 14 May 2022 18:56:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 16:52:05.303776
- Title: SystemMatch: optimizing preclinical drug models to human clinical
outcomes via generative latent-space matching
- Title（参考訳）: SystemMatch:生成的潜在空間マッチングによる前臨床結果の最適化
- Authors: Scott Gigante, Varsha G. Raghavan, Amanda M. Robinson, Robert A.
Barton, Adeeb H. Rahman, Drausin F. Wulsin, Jacques Banchereau, Noam Solomon,
Luis F. Voloch and Fabian J. Theis
- Abstract要約: 本稿では,プリクリナルモデルシステムとtextitin sapiens$ターゲット集団の適合性を評価するためのSystemMatchを紹介した。
対象個体群と生物学的に類似していることから,我々のパイプラインがマクロファージサブ集団のランク付けに成功していることを示す。
摂動型オートエンコーダを用いて生成した66$textitin silico$モデル系の挙動を予測するために,この解析を拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6291681227094761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Translating the relevance of preclinical models ($\textit{in vitro}$, animal
models, or organoids) to their relevance in humans presents an important
challenge during drug development. The rising abundance of single-cell genomic
data from human tumors and tissue offers a new opportunity to optimize model
systems by their similarity to targeted human cell types in disease. In this
work, we introduce SystemMatch to assess the fit of preclinical model systems
to an $\textit{in sapiens}$ target population and to recommend experimental
changes to further optimize these systems. We demonstrate this through an
application to developing $\textit{in vitro}$ systems to model human
tumor-derived suppressive macrophages. We show with held-out $\textit{in vivo}$
controls that our pipeline successfully ranks macrophage subpopulations by
their biological similarity to the target population, and apply this analysis
to rank a series of 18 $\textit{in vitro}$ macrophage systems perturbed with a
variety of cytokine stimulations. We extend this analysis to predict the
behavior of 66 $\textit{in silico}$ model systems generated using a
perturbational autoencoder and apply a $k$-medoids approach to recommend a
subset of these model systems for further experimental development in order to
fully explore the space of possible perturbations. Through this use case, we
demonstrate a novel approach to model system development to generate a system
more similar to human biology.
- Abstract（参考訳）: ヒトにおける前臨床モデルの関連性(動物モデルまたはオルガノイド)の翻訳は、薬物開発において重要な課題である。
ヒト腫瘍や組織からの単細胞ゲノムデータの増加は、疾患の標的細胞型と類似性によってモデルシステムを最適化する新たな機会を提供する。
そこで本研究では,前臨床モデルの適応度を$\textit{in sapiens}$ターゲット人口に評価するためにsystemmatchを導入し,これらのシステムをさらに最適化するための実験的な変更を推奨する。
腫瘍由来の抑制マクロファージをモデル化するための$\textit{in vitro}$システム開発への応用を通してこれを実証する。
対象個体群との生物学的類似性により,我々のパイプラインがマクロファージ亜集団を分類することに成功していることを把握し,この分析を用いて18ドルの\textit{in vitro}$マクロファージシステムを様々なサイトカイン刺激で摂動させた。
摂動オートエンコーダを用いて生成された66$\textit{in silico}$モデルシステムの振る舞いを予測するためにこの分析を拡張し、これらのモデルシステムのサブセットを推奨するために$k$-medoidsアプローチを適用して、摂動の空間を完全に探求する。
このユースケースを通じて,人間の生物学に類似したシステムを生成するために,システム開発をモデル化する新しいアプローチを示す。
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