論文の概要: Revolutionizing Biomarker Discovery: Leveraging Generative AI for Bio-Knowledge-Embedded Continuous Space Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15612v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 23:36:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 12:02:22.518362
- Title: Revolutionizing Biomarker Discovery: Leveraging Generative AI for Bio-Knowledge-Embedded Continuous Space Exploration
- Title（参考訳）: バイオマーカー発見の革命 - バイオ知識を組み込んだ連続宇宙探査のための生成AIを活用する
- Authors: Wangyang Ying, Dongjie Wang, Xuanming Hu, Ji Qiu, Jin Park, Yanjie Fu,
- Abstract要約: 本稿では,2つの重要なモジュールを持つバイオマーカー識別フレームワークを提案する。
第1モジュールはマルチエージェントシステムを使用して,バイオマーカーサブセットのペアと,それに対応する予測精度をトレーニングデータとして自動収集する。
第2のモジュールは、収集したデータの知識を連続的な空間に圧縮するために、エンコーダ-評価器-デコーダ学習パラダイムを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.419747013569268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biomarker discovery is vital in advancing personalized medicine, offering insights into disease diagnosis, prognosis, and therapeutic efficacy. Traditionally, the identification and validation of biomarkers heavily depend on extensive experiments and statistical analyses. These approaches are time-consuming, demand extensive domain expertise, and are constrained by the complexity of biological systems. These limitations motivate us to ask: Can we automatically identify the effective biomarker subset without substantial human efforts? Inspired by the success of generative AI, we think that the intricate knowledge of biomarker identification can be compressed into a continuous embedding space, thus enhancing the search for better biomarkers. Thus, we propose a new biomarker identification framework with two important modules:1) training data preparation and 2) embedding-optimization-generation. The first module uses a multi-agent system to automatically collect pairs of biomarker subsets and their corresponding prediction accuracy as training data. These data establish a strong knowledge base for biomarker identification. The second module employs an encoder-evaluator-decoder learning paradigm to compress the knowledge of the collected data into a continuous space. Then, it utilizes gradient-based search techniques and autoregressive-based reconstruction to efficiently identify the optimal subset of biomarkers. Finally, we conduct extensive experiments on three real-world datasets to show the efficiency, robustness, and effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: バイオマーカー発見はパーソナライズド医療の推進に不可欠であり、疾患の診断、予後、治療効果に関する洞察を提供する。
伝統的に、バイオマーカーの同定と検証は広範な実験と統計分析に大きく依存している。
これらのアプローチは時間を要するため、広範なドメインの専門知識を必要とし、生物学的システムの複雑さによって制約される。
これらの制限は、人間の努力なしに有効なバイオマーカーのサブセットを自動的に特定できますか?
生成AIの成功にインスパイアされた我々は、バイオマーカー識別の複雑な知識を連続的な埋め込み空間に圧縮し、より良いバイオマーカーの探索を強化することができると考えている。
そこで本研究では、2つの重要なモジュールを持つ新しいバイオマーカー識別フレームワークを提案する。
2)埋め込み最適化世代。
第1モジュールはマルチエージェントシステムを使用して,バイオマーカーサブセットのペアと,それに対応する予測精度をトレーニングデータとして自動収集する。
これらのデータはバイオマーカー識別のための強力な知識基盤を確立する。
第2のモジュールは、収集したデータの知識を連続的な空間に圧縮するために、エンコーダ-評価器-デコーダ学習パラダイムを使用する。
そして、勾配に基づく探索手法と自己回帰に基づく再構成を利用して、バイオマーカーの最適部分集合を効率的に同定する。
最後に,本手法の有効性,堅牢性,有効性を示すために,実世界の3つのデータセットについて広範な実験を行った。
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