論文の概要: CancerGPT: Few-shot Drug Pair Synergy Prediction using Large Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10946v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 02:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 08:14:22.041142
• Title: CancerGPT: Few-shot Drug Pair Synergy Prediction using Large Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: cancergpt: 大規模事前学習言語モデルを用いたドラッグペアのシナジー予測
• Authors: Tianhao Li, Sandesh Shetty, Advaith Kamath, Ajay Jaiswal, Xianqian Jiang, Ying Ding, Yejin Kim
• Abstract要約: 大規模事前学習言語モデル(LLM)は、様々な分野にわたる数ショット学習において大きな可能性を秘めている。 我々の研究は、限られたデータを持つまれな組織において、薬物対のシナジー予測に最初に取り組みました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.682742580232362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large pre-trained language models (LLMs) have been shown to have significant potential in few-shot learning across various fields, even with minimal training data. However, their ability to generalize to unseen tasks in more complex fields, such as biology, has yet to be fully evaluated. LLMs can offer a promising alternative approach for biological inference, particularly in cases where structured data and sample size are limited, by extracting prior knowledge from text corpora. Our proposed few-shot learning approach uses LLMs to predict the synergy of drug pairs in rare tissues that lack structured data and features. Our experiments, which involved seven rare tissues from different cancer types, demonstrated that the LLM-based prediction model achieved significant accuracy with very few or zero samples. Our proposed model, the CancerGPT (with $\sim$ 124M parameters), was even comparable to the larger fine-tuned GPT-3 model (with $\sim$ 175B parameters). Our research is the first to tackle drug pair synergy prediction in rare tissues with limited data. We are also the first to utilize an LLM-based prediction model for biological reaction prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習型言語モデル(llm)は、最小限のトレーニングデータであっても、さまざまな分野における少数学習において大きな可能性を秘めている。 しかし、生物学のようなより複雑な分野の未確認タスクに一般化する能力はまだ十分に評価されていない。 LLMは、特に構造化データとサンプルサイズが制限されている場合に、テキストコーパスから事前の知識を抽出することで、生物学的推論に有望な代替手段を提供することができる。 提案手法は, 構造データや特徴を欠いた希少組織における薬物対の相乗効果を予測するためにLSMを用いた。 異なるがんタイプから7つのまれな組織を用いた実験により, llmを用いた予測モデルが, ごくわずかあるいはゼロの試料で有意な精度を示した。 提案したモデルであるCASEGPT($\sim$ 124Mパラメータ)は,より大型の細調整GPT-3モデル($\sim$ 175Bパラメータ)と同等であった。 私たちの研究は、限られたデータで希少な組織における薬物対相乗効果の予測に取り組む最初の方法です。 また,生物反応予測タスクに LLM ベースの予測モデルを用いた最初の試みである。

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