論文の概要: Controllable Sequence Editing for Biological and Clinical Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03569v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 12:06:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.4889
• Title: Controllable Sequence Editing for Biological and Clinical Trajectories
• Title（参考訳）: 生体・臨床軌道の制御可能なシーケンス編集
• Authors: Michelle M. Li, Kevin Li, Yasha Ektefaie, Ying Jin, Yepeng Huang, Shvat Messica, Tianxi Cai, Marinka Zitnik,
• Abstract要約: 本稿では,即時および遅延効果の条件付き生成のための制御可能なシーケンス編集モデルであるCLEFを紹介する。 CLEFは、条件が将来のシーケンスの進化をどのように、いつ変更するかをエンコードする時間的概念を学習する。 以前のモデルとは異なり、CLEFは任意の将来時間で1ステップの条件生成を可能にし、遅延シーケンス編集において最大65.71%の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.932376714411921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional generation models for longitudinal sequences can generate new or modified trajectories given a conditioning input. While effective at generating entire sequences, these models typically lack control over the timing and scope of the edits. Most existing approaches either operate on univariate sequences or assume that the condition affects all variables and time steps. However, many scientific and clinical applications require more precise interventions, where a condition takes effect only after a specific time and influences only a subset of variables. We introduce CLEF, a controllable sequence editing model for conditional generation of immediate and delayed effects in multivariate longitudinal sequences. CLEF learns temporal concepts that encode how and when a condition alters future sequence evolution. These concepts allow CLEF to apply targeted edits to the affected time steps and variables while preserving the rest of the sequence. We evaluate CLEF on 6 datasets spanning cellular reprogramming and patient health trajectories, comparing against 9 state-of-the-art baselines. CLEF improves immediate sequence editing accuracy by up to 36.01% (MAE). Unlike prior models, CLEF enables one-step conditional generation at arbitrary future times, outperforming them in delayed sequence editing by up to 65.71% (MAE). We test CLEF under counterfactual inference assumptions and show up to 63.19% (MAE) improvement on zero-shot conditional generation of counterfactual trajectories. In a case study of patients with type 1 diabetes mellitus, CLEF identifies clinical interventions that generate realistic counterfactual trajectories shifted toward healthier outcomes.
• Abstract（参考訳）: 縦列の条件生成モデルは、条件入力が与えられたときに新しいまたは修正された軌跡を生成することができる。 シーケンス全体を生成するのに効果的だが、これらのモデルは通常、編集のタイミングとスコープを制御できない。 既存のほとんどのアプローチは単変量列で操作するか、条件がすべての変数と時間ステップに影響を与えると仮定する。 しかし、多くの科学的、臨床的応用はより正確な介入を必要とし、ある条件は特定の時間後にのみ有効となり、変数のサブセットにのみ影響する。 多変量長周期列における即時および遅延効果の条件付き生成のための制御可能なシーケンス編集モデルであるCLEFを導入する。 CLEFは、条件が将来のシーケンスの進化をどのように、いつ変更するかをエンコードする時間的概念を学習する。 これらの概念により、CLEFは影響のある時間ステップと変数に対してターゲットの編集を適用でき、残りのシーケンスを保存できる。 細胞リプログラミングと患者健康トラジェクトリにまたがる6つのデータセット上でCLEFを評価し,9つの最先端ベースラインと比較した。 CLEFは直列編集の精度を最大36.01%向上させる。 以前のモデルとは異なり、CLEFは任意の将来時間で一段階の条件付き生成を可能にし、遅延シーケンス編集において最大65.71%(MAE)の高速化を実現している。 提案手法は, ゼロショット条件付き軌道生成において最大63.19%(MAE)の改善が得られた。 1型糖尿病患者のケーススタディでは、CLEFは、より健康的な結果に移行した現実的な対物軌道を発生させる臨床介入を特定する。

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