論文の概要: Cross-domain feature disentanglement for interpretable modeling of tumor
microenvironment impact on drug response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09264v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 07:50:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 18:21:18.398811
- Title: Cross-domain feature disentanglement for interpretable modeling of tumor
microenvironment impact on drug response
- Title（参考訳）: 腫瘍微小環境が薬物応答に及ぼす影響の解釈モデルとしてのクロスドメイン機能障害
- Authors: Jia Zhai and Hui Liu
- Abstract要約: がん細胞と腫瘍のTMEを分離するための領域適応ネットワークを提案する。
新規薬物の汎用性を確保するため,薬物の潜伏表現を学習するためにグラフアテンションネットワークを適用し,潜伏空間の細胞状態に対する薬物摂動を線形にモデル化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.930226504666259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-throughput screening technology has facilitated the generation of
large-scale drug responses across hundreds of cancer cell lines. However, there
exists significant discrepancy between in vitro cell lines and actual tumors in
vivo in terms of their response to drug treatments, because of tumors comprise
of complex cellular compositions and histopathology structure, known as tumor
microenvironment (TME), which greatly influences the drug cytotoxicity against
tumor cells. To date, no study has focused on modeling the impact of the TME on
clinical drug response. This paper proposed a domain adaptation network for
feature disentanglement to separate representations of cancer cells and TME of
a tumor in patients. Two denoising autoencoders were separately used to extract
features from cell lines (source domain) and tumors (target domain) for partial
domain alignment and feature decoupling. The specific encoder was enforced to
extract information only about TME. Moreover, to ensure generalizability to
novel drugs, we applied a graph attention network to learn the latent
representation of drugs, allowing us to linearly model the drug perturbation on
cellular state in latent space. We calibrated our model on a benchmark dataset
and demonstrated its superior performance in predicting clinical drug response
and dissecting the influence of the TME on drug efficacy.
- Abstract（参考訳）: 高スループットスクリーニング技術は、数百のがん細胞株にまたがる大規模な薬物応答の生成を促進する。
しかし、複雑な細胞組成とTMEとして知られる病理組織構造から構成される腫瘍が、腫瘍細胞に対する薬物の細胞毒性に大きな影響を及ぼすため、in vitro細胞株とin vivoでの実際の腫瘍の間には大きな相違がある。
これまで、TMEが臨床薬効に与える影響をモデル化する研究は行われていない。
本稿では, 癌細胞と腫瘍のTMEを分離する領域適応ネットワークを提案する。
細胞株(ソースドメイン)と腫瘍(ターゲットドメイン)から部分的ドメインアライメントと特徴デカップリングのための特徴抽出に2つのデノナイジングオートエンコーダを別々に使用した。
特定のエンコーダはTMEに関する情報のみを抽出するために強制された。
さらに, 新規薬物の汎用性を確保するため, グラフアテンションネットワークを用いて薬剤の潜伏表現を学習し, 潜伏空間の細胞状態に対する薬物摂動を線形にモデル化した。
ベンチマークデータセットでモデルを校正し,臨床薬剤反応の予測とtmeの薬剤効能への影響の解剖において,その優れた性能を実証した。
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