論文の概要: Tertiary Lymphoid Structures Generation through Graph-based Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06661v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 14:37:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 15:06:29.131575
• Title: Tertiary Lymphoid Structures Generation through Graph-based Diffusion
• Title（参考訳）: グラフベース拡散による第三次リンパ構造の生成
• Authors: Manuel Madeira, Dorina Thanou, Pascal Frossard
• Abstract要約: 本研究では,最先端のグラフベース拡散モデルを用いて生物学的に意味のある細胞グラフを生成する。 本研究では, グラフ拡散モデルを用いて, 3次リンパ構造(TLS)の分布を正確に学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.37503714313661
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based representation approaches have been proven to be successful in the analysis of biomedical data, due to their capability of capturing intricate dependencies between biological entities, such as the spatial organization of different cell types in a tumor tissue. However, to further enhance our understanding of the underlying governing biological mechanisms, it is important to accurately capture the actual distributions of such complex data. Graph-based deep generative models are specifically tailored to accomplish that. In this work, we leverage state-of-the-art graph-based diffusion models to generate biologically meaningful cell-graphs. In particular, we show that the adopted graph diffusion model is able to accurately learn the distribution of cells in terms of their tertiary lymphoid structures (TLS) content, a well-established biomarker for evaluating the cancer progression in oncology research. Additionally, we further illustrate the utility of the learned generative models for data augmentation in a TLS classification task. To the best of our knowledge, this is the first work that leverages the power of graph diffusion models in generating meaningful biological cell structures.
• Abstract（参考訳）: グラフに基づく表現アプローチは、腫瘍組織内の異なる細胞タイプの空間構造のような生物学的実体間の複雑な依存関係を捉える能力から、生体医学データの解析に成功していることが証明されている。 しかし, 基礎となる生物機構の理解を深めるためには, 複雑なデータの実際の分布を正確に把握することが重要である。 グラフベースの深層生成モデルは、それを達成するのに特に適している。 本研究では,最先端のグラフベース拡散モデルを用いて生物学的に有意義な細胞グラフを生成する。 特に, 腫瘍学研究におけるがん進展を評価するバイオマーカーとして確立された第3次リンパ構造(tls)含量を用いて, 細胞分布を正確に学習できることを示す。 さらに,tls分類タスクにおけるデータ拡張のための学習生成モデルの有用性についても述べる。 我々の知る限りでは、これは有意義な生物学的細胞構造を生成するためにグラフ拡散モデルの力を利用する最初の研究である。

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