Fugu-MT 論文翻訳(概要): Path-GPTOmic: A Balanced Multi-modal Learning Framework for Survival Outcome Prediction

論文の概要: Path-GPTOmic: A Balanced Multi-modal Learning Framework for Survival Outcome Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11375v1
Date: Mon, 18 Mar 2024 00:02:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 17:07:30.160527
Title: Path-GPTOmic: A Balanced Multi-modal Learning Framework for Survival Outcome Prediction
Title（参考訳）: Path-GPtomic: サバイバルアウトカム予測のためのバランスの取れたマルチモーダル学習フレームワーク
Authors: Hongxiao Wang, Yang Yang, Zhuo Zhao, Pengfei Gu, Nishchal Sapkota, Danny Z. Chen,
Abstract要約: 本稿では,癌生存率予測のためのマルチモーダルパスGPTOmicフレームワークを提案する。基礎モデルである scGPT の埋め込み空間は,最初は単一セルRNA-seq で訓練された。生存予測のためのCox部分的可能性損失に対応する勾配変調機構を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.204637932937082
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: For predicting cancer survival outcomes, standard approaches in clinical research are often based on two main modalities: pathology images for observing cell morphology features, and genomic (e.g., bulk RNA-seq) for quantifying gene expressions. However, existing pathology-genomic multi-modal algorithms face significant challenges: (1) Valuable biological insights regarding genes and gene-gene interactions are frequently overlooked; (2) one modality often dominates the optimization process, causing inadequate training for the other modality. In this paper, we introduce a new multi-modal ``Path-GPTOmic" framework for cancer survival outcome prediction. First, to extract valuable biological insights, we regulate the embedding space of a foundation model, scGPT, initially trained on single-cell RNA-seq data, making it adaptable for bulk RNA-seq data. Second, to address the imbalance-between-modalities problem, we propose a gradient modulation mechanism tailored to the Cox partial likelihood loss for survival prediction. The contributions of the modalities are dynamically monitored and adjusted during the training process, encouraging that both modalities are sufficiently trained. Evaluated on two TCGA(The Cancer Genome Atlas) datasets, our model achieves substantially improved survival prediction accuracy.
Abstract（参考訳）: がん生存率を予測するため、臨床研究における標準的なアプローチは、細胞形態を観察する病理像と、遺伝子発現を定量化するゲノム(例えば、バルクRNA-seq)の2つの主要なモダリティに基づいている。 1)遺伝子と遺伝子-遺伝子相互作用に関する貴重な生物学的洞察は、しばしば見過ごされ、(2)一方のモダリティが最適化プロセスを支配し、他方のモダリティに対する不十分なトレーニングを引き起こす。本稿では,癌生存率予測のためのマルチモーダル 'Path-GPtomic' フレームワークを提案する。まず、貴重な生物学的知見を抽出するために、最初は単細胞RNA-seqデータで訓練された基礎モデルの埋め込み空間 scGPT を規制し、バルクRNA-seqデータに適応する。第2に,不均衡-不均衡-モダリティ問題に対処するため,生存予測のためのCox偏差損失に対応する勾配変調機構を提案する。モダリティの貢献は、トレーニングプロセス中に動的に監視および調整され、両方のモダリティが十分に訓練されていることを奨励する。 TCGA(The Cancer Genome Atlas)データセットを2つ評価し,生存率予測精度を大幅に改善した。

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