論文の概要: Predicting probability distributions for cancer therapy drug selection optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06211v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 14:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 14:02:59.533992
• Title: Predicting probability distributions for cancer therapy drug selection optimization
• Title（参考訳）: がん治療薬選択最適化のための確率分布予測
• Authors: Jarek Duda
• Abstract要約: 細胞間の大きな変動は、がん治療における薬物選択の難しい最適化問題をもたらす。 標準的なアプローチでは、分布の期待値など、この目的のために値の予測を使用する。 この記事では、確率分布全体を予測して、作業の優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large variability between cell lines brings a difficult optimization problem of drug selection for cancer therapy. Standard approaches use prediction of value for this purpose, corresponding e.g. to expected value of their distribution. This article shows superiority of working on, predicting the entire probability distributions - proposing basic tools for this purpose. We are mostly interested in the best drug in their batch to be tested - proper optimization of their selection for extreme statistics requires knowledge of the entire probability distributions, which for distributions of drug properties among cell lines often turn out binomial, e.g. depending on corresponding gene. Hence for basic prediction mechanism there is proposed mixture of two Gaussians, trying to predict its weight based on additional information.
• Abstract（参考訳）: 細胞株間の大きな変動は、がん治療のための薬物選択の最適化の問題をもたらす。 標準的なアプローチでは、分布の期待値など、この目的のために値の予測を使用する。 この記事では、確率分布全体を予測し、この目的のための基本的なツールを提案する。 極端な統計のためにそれらの選択を適切に最適化するには、全ての確率分布の知識が必要であり、細胞株間での薬物特性の分布は、しばしば対応する遺伝子によって二項化される。 したがって、基本的な予測機構として、2つのガウスの混合が提案され、追加情報に基づいてその重みを予測しようとする。

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