論文の概要: Efficient Classification of SARS-CoV-2 Spike Sequences Using Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08688v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 04:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:47:56.679836
• Title: Efficient Classification of SARS-CoV-2 Spike Sequences Using Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレートラーニングを用いたSARS-CoV-2スパイクシーケンスの効率的な分類
• Authors: Prakash Chourasia, Taslim Murad, Zahra Tayebi, Sarwan Ali, Imdad Ullah Khan and Murray Patterson
• Abstract要約: データ共有なしでSARS-CoV-2スパイクシーケンスを分散解析する。 我々は、新型コロナウイルスの変種識別タスクにおいて、全体的な精度を93%の精度で達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9297355862757838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a federated learning (FL) approach to train an AI model for SARS-Cov-2 coronavirus variant identification. We analyze the SARS-CoV-2 spike sequences in a distributed way, without data sharing, to detect different variants of the rapidly mutating coronavirus. A vast amount of sequencing data of SARS-CoV-2 is available due to various genomic monitoring initiatives by several nations. However, privacy concerns involving patient health information and national public health conditions could hinder openly sharing this data. In this work, we propose a lightweight FL paradigm to cooperatively analyze the spike protein sequences of SARS-CoV-2 privately, using the locally stored data to train a prediction model from remote nodes. Our method maintains the confidentiality of local data (that could be stored in different locations) yet allows us to reliably detect and identify different known and unknown variants of the novel coronavirus SARS-CoV-2. We compare the performance of our approach on spike sequence data with the recently proposed state-of-the-art methods for classification from spike sequences. Using the proposed approach, we achieve an overall accuracy of $93\%$ on the coronavirus variant identification task. To the best of our knowledge, this is the first work in the federated learning paradigm for biological sequence analysis. Since the proposed model is distributed in nature, it could scale on ``Big Data'' easily. We plan to use this proof-of-concept to implement a privacy-preserving pandemic response strategy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SARS-Cov-2ウイルスの変異同定のためのAIモデルを訓練するためのFLアプローチを提案する。 我々は,SARS-CoV-2スパイク配列をデータ共有なしで分散的に解析し,急速に変化する新型コロナウイルスの異なる変種を検出する。 SARS-CoV-2の膨大なシークエンシングデータは、いくつかの国による様々なゲノムモニタリングイニシアチブのために利用可能である。 しかし、患者の健康情報と国民の健康状態に関わるプライバシーの懸念は、このデータをオープンに共有することを妨げる可能性がある。 本研究では,sars-cov-2のスパイクタンパク質配列をローカルに保存したデータを用いて,遠隔ノードからの予測モデルを協調的に解析する軽量flパラダイムを提案する。 本手法は, 地域データの機密性(異なる場所に保存できる)を維持しながら, 新型コロナウイルスSARS-CoV-2の様々な変種を確実に検出し, 同定することができる。 スパイクシーケンスデータに対する手法の性能を,最近提案されているスパイクシーケンスから分類する最先端手法と比較した。 提案手法を用いて, 新型コロナウイルスの変種識別タスクにおいて, 総合的精度93%の精度を達成する。 我々の知る限りでは、これは生物配列解析のための連合学習パラダイムにおける最初の研究である。 提案するモデルは本質的に分散しているので, ``Big Data' に簡単にスケールできる。 我々はこの概念実証を,プライバシ保護型パンデミック対応戦略の実施に活用する予定である。

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