論文の概要: Interpretable Modeling of Single-cell perturbation Responses to Novel Drugs Using Cycle Consistence Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10315v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 03:58:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 15:03:46.200158
• Title: Interpretable Modeling of Single-cell perturbation Responses to Novel Drugs Using Cycle Consistence Learning
• Title（参考訳）: cycle consistence learning を用いた新規薬物に対する単細胞摂動反応の解釈可能なモデリング
• Authors: Wei Huang, Aichun Zhu, Hui Liu
• Abstract要約: フェノタイプによるスクリーニングは、細胞活性化合物の同定に多くの注目を集めている。 本稿では,初期セル状態を潜在空間にマッピングするディープラーニングフレームワークを提案する。 3種類のデータセットでモデルを検証しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.565323524917693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phenotype-based screening has attracted much attention for identifying cell-active compounds. Transcriptional and proteomic profiles of cell population or single cells are informative phenotypic measures of cellular responses to perturbations. In this paper, we proposed a deep learning framework based on encoder-decoder architecture that maps the initial cellular states to a latent space, in which we assume the effects of drug perturbation on cellular states follow linear additivity. Next, we introduced the cycle consistency constraints to enforce that initial cellular state subjected to drug perturbations would produce the perturbed cellular responses, and, conversely, removal of drug perturbation from the perturbed cellular states would restore the initial cellular states. The cycle consistency constraints and linear modeling in latent space enable to learn interpretable and transferable drug perturbation representations, so that our model can predict cellular response to unseen drugs. We validated our model on three different types of datasets, including bulk transcriptional responses, bulk proteomic responses, and single-cell transcriptional responses to drug perturbations. The experimental results show that our model achieves better performance than existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: フェノタイプによるスクリーニングは細胞活性化合物の同定に多くの注目を集めている。 細胞集団または単一細胞の転写およびプロテオミクスプロファイルは、摂動に対する細胞応答の情報的表現型尺度である。 本稿では,初期セル状態を潜在空間にマッピングするエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく深層学習フレームワークを提案する。 次に, 薬物摂動を受ける初期細胞状態が摂動細胞応答を生じさせ, 逆に摂動細胞状態からの薬物摂動の除去が初期細胞状態を回復させるように, サイクル一貫性制約を導入した。 潜在空間におけるサイクル一貫性の制約と線形モデリングは、解釈可能かつ伝達可能な薬物摂動表現を学習し、このモデルが未発見の薬物に対する細胞応答を予測できるようにする。 薬物摂動に対するバルク転写応答,バルクプロテオミクス応答,単一細胞転写応答を含む3種類のデータセットを用いて本モデルを検証した。 実験の結果,既存の最先端手法よりも優れた性能が得られた。

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