論文の概要: Interpretable Droplet Digital PCR Assay for Trustworthy Molecular Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09218v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 00:33:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:34.783906
• Title: Interpretable Droplet Digital PCR Assay for Trustworthy Molecular Diagnostics
• Title（参考訳）: 信頼できる分子診断のための解釈可能なDroplet Digital PCRアッセイ
• Authors: Yuanyuan Wei, Yucheng Wu, Fuyang Qu, Yao Mu, Yi-Ping Ho, Ho-Pui Ho, Wu Yuan, Mingkun Xu,
• Abstract要約: I2ddPCRは、GPT-4o Multimodal Large Language Model (MLLM)とフロントエンド予測モデル(ドロップレットのセグメンテーションと分類のための)を統合する包括的なフレームワークである。 このアプローチは最先端モデルを超え、信号-雑音比(SNR)の異なる複雑なddPCR画像を99.05%の精度で処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.936364565330349
• License:
• Abstract: Accurate molecular quantification is essential for advancing research and diagnostics in fields such as infectious diseases, cancer biology, and genetic disorders. Droplet digital PCR (ddPCR) has emerged as a gold standard for achieving absolute quantification. While computational ddPCR technologies have advanced significantly, achieving automatic interpretation and consistent adaptability across diverse operational environments remains a challenge. To address these limitations, we introduce the intelligent interpretable droplet digital PCR (I2ddPCR) assay, a comprehensive framework integrating front-end predictive models (for droplet segmentation and classification) with GPT-4o multimodal large language model (MLLM, for context-aware explanations and recommendations) to automate and enhance ddPCR image analysis. This approach surpasses the state-of-the-art models, affording 99.05% accuracy in processing complex ddPCR images containing over 300 droplets per image with varying signal-to-noise ratios (SNRs). By combining specialized neural networks and large language models, the I2ddPCR assay offers a robust and adaptable solution for absolute molecular quantification, achieving a sensitivity capable of detecting low-abundance targets as low as 90.32 copies/{\mu}L. Furthermore, it improves model's transparency through detailed explanation and troubleshooting guidance, empowering users to make informed decisions. This innovative framework has the potential to benefit molecular diagnostics, disease research, and clinical applications, especially in resource-constrained settings.
• Abstract（参考訳）: 正確な分子定量化は、感染症、がん生物学、遺伝疾患などの分野の研究や診断に不可欠である。 Droplet Digital PCR (ddPCR) は絶対定量化のための金の標準として登場した。 計算ddPCR技術は大幅に進歩してきたが、様々な運用環境における自動解釈と一貫した適応性の実現は依然として課題である。 これらの制約に対処するため,我々は,GPT-4oマルチモーダル大言語モデル(MLLM,コンテキスト対応説明・レコメンデーション)とフロントエンド予測モデル(滴分別・分類用)を統合し,ddPCR画像解析を自動化・拡張する,インテリジェント・インタプリタブル・ドロップレット・デジタルPCR(I2ddPCR)アッセイを導入した。 このアプローチは最先端のモデルを超え、複雑なddPCR画像の処理に99.05%の精度で、1画像あたり300滴以上、信号-雑音比(SNR)が変化する。 特殊なニューラルネットワークと大規模言語モデルを組み合わせることで、I2ddPCRアッセイは絶対分子量化のための堅牢で適応可能なソリューションを提供し、90.32コピー/{\mu}L以下の低アバウンタンスターゲットを検出できる感度を実現する。 さらに、詳細な説明やトラブルシューティングガイダンスを通じてモデルの透明性を改善し、ユーザが情報的な意思決定を行えるようにします。 この革新的な枠組みは、特に資源に制約された環境で、分子診断、疾患研究、臨床応用の恩恵を受ける可能性がある。

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