論文の概要: Towards Learned Simulators for Cell Migration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01123v1
• Date: Sun, 2 Oct 2022 14:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 14:06:55.393559
• Title: Towards Learned Simulators for Cell Migration
• Title（参考訳）: 細胞移動シミュレーションの学習に向けて
• Authors: Koen Minartz, Yoeri Poels, Vlado Menkovski
• Abstract要約: 細胞力学のための神経シミュレーターは、実験室実験や従来の方法を拡張して、細胞と物理的環境との相互作用の理解を高めることができる。 本稿では,単一細胞移動のダイナミクスを再現できる自己回帰確率モデルを提案する。 標準の単段階学習手法が不整合安定性をもたらすだけでなく,ダイナミクスの側面を正確に把握できないことも観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5331228143087565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulators driven by deep learning are gaining popularity as a tool for efficiently emulating accurate but expensive numerical simulators. Successful applications of such neural simulators can be found in the domains of physics, chemistry, and structural biology, amongst others. Likewise, a neural simulator for cellular dynamics can augment lab experiments and traditional computational methods to enhance our understanding of a cell's interaction with its physical environment. In this work, we propose an autoregressive probabilistic model that can reproduce spatiotemporal dynamics of single cell migration, traditionally simulated with the Cellular Potts model. We observe that standard single-step training methods do not only lead to inconsistent rollout stability, but also fail to accurately capture the stochastic aspects of the dynamics, and we propose training strategies to mitigate these issues. Our evaluation on two proof-of-concept experimental scenarios shows that neural methods have the potential to faithfully simulate stochastic cellular dynamics at least an order of magnitude faster than a state-of-the-art implementation of the Cellular Potts model.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングによって駆動されるシミュレータは、正確だが高価な数値シミュレータを効率的にエミュレートするためのツールとして人気を集めている。 このような神経シミュレーターの成功例は、物理学、化学、構造生物学などの領域で見ることができる。 同様に、細胞力学のための神経シミュレーターは、実験室実験と従来の計算方法を拡張し、細胞と物理的環境との相互作用の理解を高めることができる。 本研究では,従来セルラポッツモデルでシミュレートされていた単一細胞移動の時空間ダイナミクスを再現できる自己回帰確率モデルを提案する。 標準の単段トレーニング手法はロールアウト安定性の一貫性を損なうだけでなく,ダイナミクスの確率的側面を正確に把握できないため,これらの問題を緩和するためのトレーニング戦略を提案する。 概念実証実験の2つのシナリオの評価から, ニューラルネットワークは, セルポッツモデルの最先端実装よりも少なくとも1桁早く, 確率的細胞力学を忠実にシミュレートできる可能性が示唆された。

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