論文の概要: WISER: Weak supervISion and supErvised Representation learning to improve drug response prediction in cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04078v1
- Date: Tue, 7 May 2024 07:21:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 14:59:23.584573
- Title: WISER: Weak supervISion and supErvised Representation learning to improve drug response prediction in cancer
- Title（参考訳）: WISER:がんにおける薬物反応予測を改善するための弱スーパービシオンとsupErvised Representation Learning
- Authors: Kumar Shubham, Aishwarya Jayagopal, Syed Mohammed Danish, Prathosh AP, Vaibhav Rajan,
- Abstract要約: がんは、ゲノム的な変化と患者間で不均一に現れるため、世界中の死因の1つとなっている。
ゲノムデータの分布の変化と、細胞株とヒトの間の薬物反応の変動は、生物学的および環境的な違いによって生じる。
最近のがん薬物反応予測法は、教師なしドメイン不変表現学習のパラダイムに大きく従っている。
本稿では,第1フェーズにおける表現学習手法と第2フェーズにおける監督の弱さを通じて,これらの課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9505208530650995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cancer, a leading cause of death globally, occurs due to genomic changes and manifests heterogeneously across patients. To advance research on personalized treatment strategies, the effectiveness of various drugs on cells derived from cancers (`cell lines') is experimentally determined in laboratory settings. Nevertheless, variations in the distribution of genomic data and drug responses between cell lines and humans arise due to biological and environmental differences. Moreover, while genomic profiles of many cancer patients are readily available, the scarcity of corresponding drug response data limits the ability to train machine learning models that can predict drug response in patients effectively. Recent cancer drug response prediction methods have largely followed the paradigm of unsupervised domain-invariant representation learning followed by a downstream drug response classification step. Introducing supervision in both stages is challenging due to heterogeneous patient response to drugs and limited drug response data. This paper addresses these challenges through a novel representation learning method in the first phase and weak supervision in the second. Experimental results on real patient data demonstrate the efficacy of our method (WISER) over state-of-the-art alternatives on predicting personalized drug response.
- Abstract（参考訳）: 世界規模の死因であるがんは、ゲノム的変化によって発生し、患者間で不均一に現れる。
パーソナライズされた治療戦略の研究を進めるために, 実験室環境において, がん由来細胞(細胞株)に対する各種薬剤の有効性を実験的に決定する。
それでも、細胞株とヒト間のゲノムデータの分布と薬物応答の変動は、生物学的および環境的差異によって生じる。
さらに、多くのがん患者のゲノムプロファイルが容易に利用可能であるが、対応する薬物反応データの不足は、患者の薬物反応を効果的に予測できる機械学習モデルを訓練する能力を制限している。
近年のがん薬物応答予測法は、制御されていないドメイン不変表現学習のパラダイムに従っており、その後下流の薬物応答分類段階が続いている。
薬物に対する不均一な患者反応と限定的な薬物反応データにより、両段階の監督の導入は困難である。
本稿では,第1フェーズにおける表現学習手法と第2フェーズにおける監督の弱さを通じて,これらの課題に対処する。
実際の患者データを用いた実験結果から, パーソナライズされた薬物反応の予測に対する最先端の代替手段に対する本法(WISER)の有効性が示された。
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