論文の概要: New methods for drug synergy prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02484v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 05:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:29:43.536716
• Title: New methods for drug synergy prediction
• Title（参考訳）: 薬物のシナジー予測の新しい方法
• Authors: Fatemeh Abbasi, Juho Rousu,
• Abstract要約: 2021年以降、30以上のオリジナルの機械学習手法が出版された。 我々はこれらの論文を、コア技術、データソース、入力データタイプ、およびそれらの手法で使用されるシナジースコアを強調することにより、統一されたレンズの下に置くことを目指している。 我々の発見によれば、最も優れた方法は、既知の薬物や細胞株を含む相乗的予測シナリオを正確に解決する一方で、新しい薬物や細胞株を含むシナリオは、依然として正確な予測レベルには達していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1024950052120417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this mini-review, we explore the new prediction methods for drug combination synergy relying on high-throughput combinatorial screens. The fast progress of the field is witnessed in the more than thirty original machine learning methods published since 2021, a clear majority of them based on deep learning techniques. We aim to put these papers under a unifying lens by highlighting the core technologies, the data sources, the input data types and synergy scores used in the methods, as well as the prediction scenarios and evaluation protocols that the papers deal with. Our finding is that the best methods accurately solve the synergy prediction scenarios involving known drugs or cell lines while the scenarios involving new drugs or cell lines still fall short of an accurate prediction level.
• Abstract（参考訳）: このミニレビューでは、高スループットの組合せスクリーンに依存する薬物組合せの新たな予測手法について検討する。 この分野の急速な進歩は、2021年以降に発行された30以上のオリジナルの機械学習手法で観察されている。 本研究の目的は、これらの論文が扱うコア技術、データソース、入力データタイプ、シナジースコア、および論文が扱う予測シナリオと評価プロトコルを強調することにより、統一されたレンズの下にこれらの論文を配置することである。 我々の発見は、既知の薬物や細胞株を含む相乗的予測シナリオを正確に解決する最良の方法である一方、新しい薬物や細胞株を含むシナリオは、依然として正確な予測レベルには達していない。

関連論文リスト

• DRExplainer: Quantifiable Interpretability in Drug Response Prediction with Directed Graph Convolutional Network [9.641021461914551]
  薬物反応予測のための新しい解釈可能な予測モデルDRExplainerを提案する。 DRExplainerは、細胞株のマルチオミクスプロファイル、薬物の化学構造、既知の薬物応答を統合した有向二部ネットワークを構築する。 計算実験では、DRExplainerは最先端の予測手法と別のグラフベースの説明手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T05:45:48Z)
• Leak Proof CMap; a framework for training and evaluation of cell line agnostic L1000 similarity methods [0.0]
  Connectivity Map (CMap) は、化学および遺伝的摂動に対する細胞転写反応の大規模な公開データベースである。 我々は'Leak Proof CMap'を開発し、共通の転写学的および一般的な表現型類似性手法の集合への応用を実証した。 3つの重要なパフォーマンス領域(コンパクト性、明瞭性、ユニーク性)におけるベンチマークは、慎重に作成されたデータ分割を用いて行われる。 これにより、新規な患者由来細胞株の新規な作用様式による治療の探索に類似した、目に見えないサンプルを用いたモデルのテストが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:11:39Z)
• Meta-Path-based Probabilistic Soft Logic for Drug-Target Interaction Prediction [36.08294497336554]
  薬物-標的相互作用(DTI)予測は、薬物が標的に束縛されるかどうかを予測することを目的としている。 最近提案された手法のほとんどは、DTI予測に単一のドラッグ・ドラッグ類似性およびターゲット・ターゲット類似性情報を使用する。 本稿では,ネットワークに基づく薬物と薬物の相互作用予測手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T02:30:38Z)
• Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training and Graph Structure Learning [82.93806087715507]
  薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。 ディープラーニングモデルは、シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として登場した。 我々のフレームワークは、他のディープラーニングベースの手法と比較して最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T15:07:43Z)
• Deep learning methods for drug response prediction in cancer: predominant and emerging trends [50.281853616905416]
  がんを研究・治療するための計算予測モデルをエクスプロイトすることは、薬物開発の改善と治療計画のパーソナライズドデザインにおいて大きな可能性を秘めている。 最近の研究の波は、ディープラーニング手法を用いて、薬物治療に対するがん反応を予測するという有望な結果を示している。 このレビューは、この分野の現状をよりよく理解し、主要な課題と将来性のあるソリューションパスを特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T03:26:31Z)
• MetaRF: Differentiable Random Forest for Reaction Yield Prediction with a Few Trails [58.47364143304643]
  本稿では,反応収率予測問題に焦点をあてる。 筆者らはまず,数発の収量予測のために特別に設計された,注意に基づく識別可能なランダム森林モデルであるMetaRFを紹介した。 数発の学習性能を改善するために,さらに次元還元に基づくサンプリング手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T06:40:13Z)
• Improving Faithfulness in Abstractive Summarization with Contrast Candidate Generation and Selection [54.38512834521367]
  モデル非依存後処理技術としてのコントラスト候補生成と選択について検討する。 代替候補要約を生成して判別補正モデルを学習する。 このモデルを使用して、最終的な出力サマリーとして最適な候補を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T05:39:24Z)
• Drug-Target Interaction Prediction via an Ensemble of Weighted Nearest Neighbors with Interaction Recovery [5.8683934849211745]
  薬物とターゲットの相互作用は、構造ベースの薬物類似性および配列ベースの標的タンパク質類似性によって予測される。 既存の類似性に基づくほとんどの方法は、トランスダクティブな設定に従う。 現在のDTIデータセットにおける大量の欠落した相互作用は、ほとんどのDTI予測方法を妨げる。 WkNNIR (Weighted k Nearest Neighbor with Interaction Recovery) と呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T19:54:18Z)
• Ensemble Transfer Learning for the Prediction of Anti-Cancer Drug Response [49.86828302591469]
  本稿では,抗がん剤感受性の予測にトランスファーラーニングを適用した。 我々は、ソースデータセット上で予測モデルをトレーニングし、ターゲットデータセット上でそれを洗練する古典的な転送学習フレームワークを適用した。 アンサンブル転送学習パイプラインは、LightGBMと異なるアーキテクチャを持つ2つのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを使用して実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T20:29:48Z)
• A Systematic Approach to Featurization for Cancer Drug Sensitivity Predictions with Deep Learning [49.86828302591469]
  35,000以上のニューラルネットワークモデルをトレーニングし、一般的な成果化技術を駆使しています。 RNA-seqは128以上のサブセットであっても非常に冗長で情報的であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T20:42:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。