論文の概要: Personalised Drug Identifier for Cancer Treatment with Transformers using Auxiliary Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10551v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 10:29:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 16:52:04.807939
• Title: Personalised Drug Identifier for Cancer Treatment with Transformers using Auxiliary Information
• Title（参考訳）: 補助情報を用いたトランスフォーマーを用いた癌治療のための個人化薬剤同定
• Authors: Aishwarya Jayagopal, Hansheng Xue, Ziyang He, Robert J. Walsh, Krishna Kumar Hariprasannan, David Shao Peng Tan, Tuan Zea Tan, Jason J. Pitt, Anand D. Jeyasekharan, Vaibhav Rajan
• Abstract要約: がんは、臨床と経済の負担が増大しているため、依然としてグローバルな課題である。 ゲノムプロファイリングは 臨床診断パネルの一部になりつつある このようなパネルを効果的に活用するには、厳密な薬物反応予測(英語版)モデルが必要である。 現在シンガポールの国立大学病院で実施されており,臨床試験で評価されている治療推薦システム(TRS)の設計について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2992434144875515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cancer remains a global challenge due to its growing clinical and economic burden. Its uniquely personal manifestation, which makes treatment difficult, has fuelled the quest for personalized treatment strategies. Thus, genomic profiling is increasingly becoming part of clinical diagnostic panels. Effective use of such panels requires accurate drug response prediction (DRP) models, which are challenging to build due to limited labelled patient data. Previous methods to address this problem have used various forms of transfer learning. However, they do not explicitly model the variable length sequential structure of the list of mutations in such diagnostic panels. Further, they do not utilize auxiliary information (like patient survival) for model training. We address these limitations through a novel transformer based method, which surpasses the performance of state-of-the-art DRP models on benchmark data. We also present the design of a treatment recommendation system (TRS), which is currently deployed at the National University Hospital, Singapore and is being evaluated in a clinical trial.
• Abstract（参考訳）: がんは臨床と経済の負担が増大しているため、依然として世界的な課題である。 治療を困難にする独自の個人的マニフェストは、パーソナライズされた治療戦略の探求を加速させた。 このように、ゲノムプロファイリングは臨床診断パネルの一部になりつつある。 このようなパネルを効果的に活用するには正確な薬物反応予測(DRP)モデルが必要である。 この問題に対処する従来の方法は、様々な形態の移動学習を用いてきた。 しかし、これらの診断パネルの変異のリストの可変長シーケンシャル構造を明示的にモデル化していない。 さらに、モデルトレーニングには補助情報(患者の生存など)を使用しない。 ベンチマークデータ上での最先端DRPモデルの性能を超越した,トランスフォーマーに基づく新しい手法により,これらの制限に対処する。 また,現在シンガポールの国立大学病院に展開されている治療推奨システム(trs)の設計について,臨床試験で評価している。

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