論文の概要: Towards AI-Based Precision Oncology: A Machine Learning Framework for Personalized Counterfactual Treatment Suggestions based on Multi-Omics Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12190v2
- Date: Wed, 20 Mar 2024 21:21:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 19:07:50.737015
- Title: Towards AI-Based Precision Oncology: A Machine Learning Framework for Personalized Counterfactual Treatment Suggestions based on Multi-Omics Data
- Title（参考訳）: AIに基づく精度オンコロジーに向けて:マルチオミクスデータに基づく個人化された対物処理提案のための機械学習フレームワーク
- Authors: Manuel Schürch, Laura Boos, Viola Heinzelmann-Schwarz, Gabriele Gut, Michael Krauthammer, Andreas Wicki, Tumor Profiler Consortium,
- Abstract要約: 本稿では,個別のがん治療提案のためのモジュール型機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、データ駆動がん研究に固有の重要な課題に対処するように調整されている。
本手法は,臨床医に現実的な意思決定支援ツールを提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05025737475817938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: AI-driven precision oncology has the transformative potential to reshape cancer treatment by leveraging the power of AI models to analyze the interaction between complex patient characteristics and their corresponding treatment outcomes. New technological platforms have facilitated the timely acquisition of multimodal data on tumor biology at an unprecedented resolution, such as single-cell multi-omics data, making this quality and quantity of data available for data-driven improved clinical decision-making. In this work, we propose a modular machine learning framework designed for personalized counterfactual cancer treatment suggestions based on an ensemble of machine learning experts trained on diverse multi-omics technologies. These specialized counterfactual experts per technology are consistently aggregated into a more powerful expert with superior performance and can provide both confidence and an explanation of its decision. The framework is tailored to address critical challenges inherent in data-driven cancer research, including the high-dimensional nature of the data, and the presence of treatment assignment bias in the retrospective observational data. The framework is showcased through comprehensive demonstrations using data from in-vitro and in-vivo treatment responses from a cohort of patients with ovarian cancer. Our method aims to empower clinicians with a reality-centric decision-support tool including probabilistic treatment suggestions with calibrated confidence and personalized explanations for tailoring treatment strategies to multi-omics characteristics of individual cancer patients.
- Abstract（参考訳）: AI駆動の精度オンコロジーは、複雑な患者の特徴とそれに対応する治療結果の間の相互作用を分析するために、AIモデルのパワーを活用することによって、がん治療を再形成するトランスフォーメーションの可能性を秘めている。
新しい技術プラットフォームは、単細胞マルチオミクスデータのような前例のない解像度で腫瘍生物学のマルチモーダルデータのタイムリーな取得を促進し、この品質と量のデータをデータ駆動による臨床診断の改善に利用できるようにする。
本研究では,多様なマルチオミクス技術で訓練された機械学習専門家の集まりに基づいて,対物がん治療のパーソナライズを目的としたモジュール型機械学習フレームワークを提案する。
これらの特殊対物的専門家は、常に優れたパフォーマンスを持つより強力な専門家に集約され、その決定に対する自信と説明を提供することができる。
このフレームワークは、データの高次元的な性質や、振り返り観測データにおける治療代入バイアスの存在など、データ駆動がん研究に固有の重要な課題に対処するように調整されている。
このフレームワークは、卵巣がん患者のコホートからのin-vitroおよびin-vivo治療反応のデータを用いて、包括的なデモを通して展示される。
本手法は, がん患者のマルチオミクス特性に対する治療戦略を調整するための, 信頼度を調整した確率的治療提案, パーソナライズされた説明を含む, 現実的な意思決定支援ツールを臨床医に提供することを目的としている。
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