論文の概要: SeNMo: A Self-Normalizing Deep Learning Model for Enhanced Multi-Omics Data Analysis in Oncology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08226v1
- Date: Mon, 13 May 2024 22:45:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 15:27:38.632364
- Title: SeNMo: A Self-Normalizing Deep Learning Model for Enhanced Multi-Omics Data Analysis in Oncology
- Title(参考訳): SeNMo: オンコロジーにおけるマルチオミクスデータ解析の強化のための自己正規化深層学習モデル
- Authors: Asim Waqas, Aakash Tripathi, Sabeen Ahmed, Ashwin Mukund, Hamza Farooq, Matthew B. Schabath, Paul Stewart, Mia Naeini, Ghulam Rasool,
- Abstract要約: 本稿では,33種類の癌にまたがるマルチオミクスデータに基づく深層ニューラルネットワークSeNMoを提案する。
SeNMoは、高幅(多くの特徴)と低長(低いサンプル)の属性を特徴とするマルチオミクスデータを扱うのに効率的である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-omics research has enhanced our understanding of cancer heterogeneity and progression. Investigating molecular data through multi-omics approaches is crucial for unraveling the complex biological mechanisms underlying cancer, thereby enabling effective diagnosis, treatment, and prevention strategies. However, predicting patient outcomes through integration of all available multi-omics data is an under-study research direction. Here, we present SeNMo (Self-normalizing Network for Multi-omics), a deep neural network trained on multi-omics data across 33 cancer types. SeNMo is efficient in handling multi-omics data characterized by high-width (many features) and low-length (fewer samples) attributes. We trained SeNMo for the task of overall survival using pan-cancer data involving 33 cancer sites from Genomics Data Commons (GDC). The training data includes gene expression, DNA methylation, miRNA expression, DNA mutations, protein expression modalities, and clinical data. We evaluated the model's performance in predicting overall survival using concordance index (C-Index). SeNMo performed consistently well in training regime, with the validation C-Index of 0.76 on GDC's public data. In the testing regime, SeNMo performed with a C-Index of 0.758 on a held-out test set. The model showed an average accuracy of 99.8% on the task of classifying the primary cancer type on the pan-cancer test cohort. SeNMo proved to be a mini-foundation model for multi-omics oncology data because it demonstrated robust performance, and adaptability not only across molecular data types but also on the classification task of predicting the primary cancer type of patients. SeNMo can be further scaled to any cancer site and molecular data type. We believe SeNMo and similar models are poised to transform the oncology landscape, offering hope for more effective, efficient, and patient-centric cancer care.
- Abstract(参考訳): マルチオミクス研究は、がんの不均一性と進行の理解を深めた。
マルチオミクスアプローチによる分子データの探索は、がんの根底にある複雑な生物学的メカニズムを解明し、効果的な診断、治療、予防戦略を可能にするために重要である。
しかし、利用可能な全マルチオミクスデータの統合による患者結果の予測は、研究の方向性として研究が進められている。
本稿では,33種類の癌にまたがるマルチオミクスデータに基づいて訓練された深層ニューラルネットワークSeNMo(Self-normalizing Network for Multi-omics)を提案する。
SeNMoは、高幅(多くの特徴)と低長(低いサンプル)の属性を特徴とするマルチオミクスデータを扱うのに効率的である。
我々はSeNMoを,Genomics Data Commons(GDC)の33のがん部位を含む膵臓データを用いて総合生存を訓練した。
トレーニングデータは、遺伝子発現、DNAメチル化、miRNA発現、DNA突然変異、タンパク質発現モダリティ、臨床データを含む。
本研究では,コンコーダンス指標(C-Index)を用いて,全体の生存率を予測する際のモデルの性能を評価した。
SeNMoは、GDCの公開データに対するC-Indexのバリデーション0.76で、トレーニング体制において一貫して良好に動作した。
テスト体制では、SeNMoはホールドアウトテストセットでC-Indexの0.758で実行された。
このモデルでは、膵臓検査コホートにおける原発性がんのタイプを分類する作業において、平均99.8%の精度を示した。
SeNMoは、分子データ型だけでなく、原発性がん型を予測するための分類タスクにも頑健な性能と適応性を示したため、マルチオミクスオンコロジーデータのためのミニ境界モデルであることが判明した。
SeNMoは任意のがん部位と分子データタイプにさらに拡張することができる。
SeNMoと類似のモデルは、腫瘍学の景観を変革し、より効果的で効率よく、患者中心のがん治療を期待していると信じています。
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