論文の概要: Predicting Single-cell Drug Sensitivity by Adaptive Weighted Feature for Adversarial Multi-source Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05260v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 12:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-11 19:58:03.957106
• Title: Predicting Single-cell Drug Sensitivity by Adaptive Weighted Feature for Adversarial Multi-source Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 適応型重み付け特徴量による単細胞薬剤感受性の予測
• Authors: Wei Duan, Hui Liu
• Abstract要約: scAdaDrugはシングルセル薬物感受性を予測するマルチソース適応重み付けモデルである。 本モデルでは, 肝細胞, 細胞株, 患者データセットに対する薬剤感受性の予測において, 最先端の性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.043161950476055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of single-cell sequencing technology had promoted the generation of a large amount of single-cell transcriptional profiles, providing valuable opportunities to explore drug-resistant cell subpopulations in a tumor. However, the drug sensitivity data in single-cell level is still scarce to date, pressing an urgent and highly challenging task for computational prediction of the drug sensitivity to individual cells. This paper proposed scAdaDrug, a multi-source adaptive weighting model to predict single-cell drug sensitivity. We used an autoencoder to extract domain-invariant features related to drug sensitivity from multiple source domains by exploiting adversarial domain adaptation. Especially, we introduced an adaptive weight generator to produce importance-aware and mutual independent weights, which could adaptively modulate the embedding of each sample in dimension-level for both source and target domains. Extensive experimental results showed that our model achieved state-of-the-art performance in predicting drug sensitivity on sinle-cell datasets, as well as on cell line and patient datasets.
• Abstract（参考訳）: シングルセルシークエンシング技術の発展は、大量のシングルセル転写プロファイルの生成を促進し、腫瘍内の薬剤耐性細胞サブ集団を探索する貴重な機会となった。 しかし, 単一細胞レベルでの薬剤感受性データはいまだに乏しく, 個々の細胞に対する薬剤感受性の予測に緊急かつ極めて困難な課題が迫られている。 本稿では,シングルセル薬物感受性を予測するマルチソース適応重み付けモデルである scAdaDrug を提案する。 自動エンコーダを用いて, 薬物感受性に関連する領域不変な特徴を複数のソースドメインから抽出し, 逆領域適応を活用した。 特に,各試料の埋め込みを,ソースドメインとターゲットドメインの両方の次元レベルで適応的に調整できる,重み付けと相互独立重み付けを行う適応重み生成装置を提案する。 広範な実験結果から,sinle-cellデータセットおよび細胞線および患者データセット上での薬剤感受性予測において,最先端の性能が得られた。

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