論文の概要: Reinforcement Learning for Control of Non-Markovian Cellular Population Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08439v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 01:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:16:22.984632
• Title: Reinforcement Learning for Control of Non-Markovian Cellular Population Dynamics
• Title（参考訳）: 非マルコフ細胞集団動態の制御のための強化学習
• Authors: Josiah C. Kratz, Jacob Adamczyk,
• Abstract要約: 我々は、新しい非マルコフ力学の下で進化する細胞集団を制御するために、情報量戦略の同定に強化学習を適用した。 モデルのない深部RLは、長距離時間力学の存在下でも正確な解を回復し、細胞集団を制御することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many organisms and cell types, from bacteria to cancer cells, exhibit a remarkable ability to adapt to fluctuating environments. Additionally, cells can leverage memory of past environments to better survive previously-encountered stressors. From a control perspective, this adaptability poses significant challenges in driving cell populations toward extinction, and is thus an open question with great clinical significance. In this work, we focus on drug dosing in cell populations exhibiting phenotypic plasticity. For specific dynamical models switching between resistant and susceptible states, exact solutions are known. However, when the underlying system parameters are unknown, and for complex memory-based systems, obtaining the optimal solution is currently intractable. To address this challenge, we apply reinforcement learning (RL) to identify informed dosing strategies to control cell populations evolving under novel non-Markovian dynamics. We find that model-free deep RL is able to recover exact solutions and control cell populations even in the presence of long-range temporal dynamics.
• Abstract（参考訳）: 細菌からがん細胞に至るまで、多くの生物や細胞は、変動する環境に適応する顕著な能力を示す。 さらに、細胞は過去の環境の記憶を利用して、以前記録されたストレスを生き残ることができる。 制御の観点からは、この適応性は細胞集団を絶滅へと駆り立てる上で重要な課題となり、臨床上大きな意味を持つオープンな問題となっている。 本研究では,表現型可塑性を示す細胞集団における薬物投与に焦点を当てた。 抵抗状態と感受性状態の間を切り替える特定の力学モデルについては、正確な解が知られている。 しかし、基礎となるシステムパラメータが不明で、複雑なメモリベースのシステムでは、最適解を得るのは難解である。 この課題に対処するために、新しい非マルコフ力学の下で進化する細胞集団を制御するための情報量削減戦略の同定に強化学習(RL)を適用した。 モデルのない深部RLは、長距離時間力学の存在下でも正確な解を回復し、細胞集団を制御することができる。

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