論文の概要: Generalize Drug Response Prediction by Latent Independent Projection for Asymmetric Constrained Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04034v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 12:53:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:33:45.956688
• Title: Generalize Drug Response Prediction by Latent Independent Projection for Asymmetric Constrained Domain Generalization
• Title（参考訳）: 非対称制約領域一般化のための潜在独立投射による薬物応答予測
• Authors: Ran Song, Yinpu Bai, Hui Liu,
• Abstract要約: 本稿では,この課題に対処する新しいドメイン一般化フレームワークであるpanCancerDRを提案する。 本研究は,癌細胞株をドメイン特異的な試料として,各がんタイプを異なるソースドメインとして概念化する。 実験により,PanCancerDRは多様なソースドメインからタスク関連機能を効果的に学習できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.649397977546435
• License:
• Abstract: The accurate prediction of drug responses remains a formidable challenge, particularly at the single-cell level and in clinical treatment contexts. Some studies employ transfer learning techniques to predict drug responses in individual cells and patients, but they require access to target-domain data during training, which is often unavailable or only obtainable in future. In this study, we propose a novel domain generalization framework, termed panCancerDR, to address this challenge. We conceptualize each cancer type as a distinct source domain, with its cell lines serving as domain-specific samples. Our primary objective is to extract domain-invariant features from the expression profiles of cell lines across diverse cancer types, thereby generalize the predictive capacity to out-of-distribution samples. To enhance robustness, we introduce a latent independence projection (LIP) module that encourages the encoder to extract informative yet non-redundant features. Also, we propose an asymmetric adaptive clustering constraint, which clusters drug-sensitive samples into a compact group while drives resistant samples dispersed across separate clusters in the latent space. Our empirical experiments demonstrate that panCancerDR effectively learns task-relevant features from diverse source domains, and achieves accurate predictions of drug response for unseen cancer type during training. Furthermore, when evaluated on single-cell and patient-level prediction tasks, our model-trained solely on in vitro cell line data without access to target-domain information-consistently outperforms and matched current state-of-the-art methods. These findings highlights the potential of our method for real-world clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 薬物反応の正確な予測は、特に単細胞レベルと臨床治療の文脈において、深刻な課題である。 一部の研究では、個々の細胞や患者の薬物反応を予測するために転送学習技術を採用しているが、訓練中にターゲットドメインデータにアクセスする必要がある。 本研究では,この課題に対処する新しい領域一般化フレームワークであるpanCancerDRを提案する。 本研究は,癌細胞株をドメイン特異的な試料として,各がんタイプを異なるソースドメインとして概念化する。 本研究の主な目的は, 細胞株の様々な種類の発現プロファイルからドメイン不変の特徴を抽出し, 分布外サンプルへの予測能力を一般化することである。 強靭性を高めるために,エンコーダが情報的だが非冗長な特徴を抽出することを奨励する潜在独立プロジェクション(LIP)モジュールを導入する。 また,非対称適応クラスタリング制約を提案する。この制約は薬剤感受性サンプルをコンパクトなグループにクラスタリングし,抵抗性サンプルを潜伏空間に分散させる。 実験により, PanCancerDRは多様なソースドメインからタスク関連の特徴を効果的に学習し, トレーニング中の未確認癌に対する薬物応答の正確な予測を行うことができた。 さらに, 単細胞および患者レベルの予測タスクにおいて, ターゲットドメイン情報へのアクセスを伴わずにin vitroの細胞ラインデータのみを訓練し, 現状の手法と一致した。 これらの結果から,本手法の現実臨床への応用の可能性が示唆された。

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