論文の概要: Generation of Drug-Induced Cardiac Reactions towards Virtual Clinical Trials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07297v2
• Date: Sun, 18 May 2025 08:05:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.13777
• Title: Generation of Drug-Induced Cardiac Reactions towards Virtual Clinical Trials
• Title（参考訳）: 医薬誘発心反応の仮想的試薬への応用
• Authors: Qian Shao, Bang Du, Zepeng Li, Qiyuan Chen, Hongxia Xu, Jimeng Sun, Jian Wu, Jintai Chen,
• Abstract要約: ドラッグ・アウェア拡散モデル(英語版)(DADM)は、薬物誘発心電図(ECG)の変化をシミュレートする新しいモデルである。 EPKは、生成されたECGの形態を適応的に制約するために使用される。 ControlNetは、個々の薬物反応をシミュレートして、人口統計と薬物データを統合することを提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.928421986311005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical trials remain critical in cardiac drug development but face high failure rates due to efficacy limitations and safety risks, incurring substantial costs. In-silico trial methodologies, particularly generative models simulating drug-induced electrocardiogram (ECG) alterations, offer a potential solution to mitigate these challenges. While existing models show progress in ECG synthesis, their constrained fidelity and inability to characterize individual-specific pharmacological response patterns fundamentally limit clinical translatability. To address these issues, we propose a novel Drug-Aware Diffusion Model (DADM). Specifically, we construct a set of ordinary differential equations to provide external physical knowledge (EPK) of the realistic ECG morphology. The EPK is used to adaptively constrain the morphology of the generated ECGs through a dynamic cross-attention (DCA) mechanism. Furthermore, we propose an extension of ControlNet to incorporate demographic and drug data, simulating individual drug reactions. Compared to the other eight state-of-the-art (SOTA) ECG generative models: 1) Quantitative and expert evaluation demonstrate that DADM generates ECGs with superior fidelity; 2) Comparative results on two real-world databases covering 8 types of drug regimens verify that DADM can more accurately simulate drug-induced changes in ECGs, improving the accuracy by at least 5.79% and recall by 8%. In addition, the ECGs generated by DADM can also enhance model performance in downstream drug-effect classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 臨床治験は依然として心臓の薬開発において重要であるが、有効性の制限と安全性のリスクのために高い失敗率に直面しており、かなりのコストがかかる。 薬物誘発心電図(ECG)の変化をシミュレートする生成モデル(in-silico trial methodology)は、これらの課題を緩和するための潜在的解決策を提供する。 既存のモデルはECG合成の進歩を示しているが、その制約された忠実さと、個々の薬理学的反応パターンを特徴づけることができないことは、臨床的翻訳性を根本的に制限する。 これらの課題に対処するため,我々は新しいドラッグ・アウェア拡散モデル(DADM)を提案する。 具体的には、現実的なECG形態学の外部物理知識(EPK)を提供するために、通常の微分方程式の集合を構築する。 EPKは動的クロスアテンション(DCA)機構によって生成されたECGの形態を適応的に制約するために用いられる。 さらに,個別の薬物反応をシミュレートして,人口統計と薬物データを統合するためのコントロールネットの拡張を提案する。 他の8つの最先端(SOTA)ECG生成モデルと比較する。 1) 定量的かつ専門的な評価は, DADMが優れた忠実度を有する心電図を生成することを示す。 2)8種類の薬物規制を網羅した2つの実世界のデータベースの比較結果から,DADMはECGの薬物誘発変化をより正確にシミュレートし,少なくとも5.79%の精度向上と8%のリコールが可能であることが確認された。 さらに、DADMによって生成されたECGは、下流の薬物効果分類タスクにおけるモデル性能を向上させることができる。

関連論文リスト

• KITE-DDI: A Knowledge graph Integrated Transformer Model for accurately predicting Drug-Drug Interaction Events from Drug SMILES and Biomedical Knowledge Graph [0.11049608786515838]
  薬物と薬物の相互作用(DDI)は、身体の損傷や死に至ることがある。 DDIイベントを予測するための現代の研究は、バイオメディカル知識グラフ(KG)または薬物SMILESの情報に依存する。 本研究では,エンドツーエンドの完全自動機械学習パイプラインを生成するために,KG統合トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-08T00:49:57Z)
• Regressor-free Molecule Generation to Support Drug Response Prediction [83.25894107956735]
  目標IC50スコアに基づく条件生成により、より効率的なサンプリングスペースを得ることができる。 回帰自由誘導は、拡散モデルのスコア推定と、数値ラベルに基づく回帰制御モデルの勾配を結合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T13:22:17Z)
• drGAT: Attention-Guided Gene Assessment of Drug Response Utilizing a Drug-Cell-Gene Heterogeneous Network [9.637695046701493]
  drGATは、薬物に対する感受性を予測するグラフ深層学習モデルである。 drGATは既存のモデルよりも優れた性能を示し、精度は78%、F1スコアは76%、DNA損傷物質は269である。 本手法は薬剤感受性を正確に予測するために有用であり,がん患者の治療に関するバイオマーカーの同定に有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T22:16:52Z)
• CardioGenAI: A Machine Learning-Based Framework for Re-Engineering Drugs for Reduced hERG Liability [0.0]
  CardioGenAIは、HERG活性を減少させるために、開発用および市販用両方の薬物を再設計するための機械学習ベースのフレームワークである。 FDAが承認した抗精神病薬であるピモジドに完全な枠組みを適用し,100種類の精製候補を作成した。 本手法は,hERG関連の安全性上の懸念から停止した医薬品開発プログラムを救済する手段として,hERGの障害を示す化合物に効果的に適用できると考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:12:24Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Drug Interaction Vectors Neural Network: DrIVeNN [0.7624669864625037]
  ポリファーマシー(英: Poly Pharmacy)とは、複数の薬物を同時に併用して単一の疾患を治療することである。 ポリファーマシーに関連する多くの重篤なADEは、薬物の使用後にのみ知られるようになる。 臨床試験において、あらゆる可能な薬物の組み合わせをテストすることは不可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-26T14:24:41Z)
• ECGAN: Self-supervised generative adversarial network for electrocardiography [11.460692362624533]
  高品質な合成データは、バイオメディカルタスクのための効果的な予測モデルの開発を支援することができる。 これらの制限は、例えば不整脈に関する心電図データセットへのオープンアクセスに悪影響を及ぼす。 本研究は, 人工心電図時系列生成における自己監督的アプローチを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T15:48:02Z)
• SSM-DTA: Breaking the Barriers of Data Scarcity in Drug-Target Affinity Prediction [127.43571146741984]
  薬物標的親和性(DTA)は、早期の薬物発見において極めて重要である。 湿式実験は依然として最も信頼性の高い方法であるが、時間と資源が集中している。 既存の手法は主に、データ不足の問題に適切に対処することなく、利用可能なDTAデータに基づく技術開発に重点を置いている。 SSM-DTAフレームワークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T14:53:25Z)
• Multi-View Substructure Learning for Drug-Drug Interaction Prediction [69.34322811160912]
  DDI予測のための新しいマルチビュードラッグサブ構造ネットワーク(MSN-DDI)を提案する。 MSN-DDIは、単一の薬物(イントラビュー)と薬物ペア(インタービュー)の両方の表現から化学的サブ構造を同時に学習し、そのサブ構造を利用して、薬物表現を反復的に更新する。 総合的な評価では、MSN-DDIは、トランスダクティブ・セッティングの下で比較的改善された19.32%と99%以上の精度を達成することで、既存の薬物に対するDDI予測をほぼ解決したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T05:44:29Z)
• Synthetic ECG Signal Generation Using Generative Neural Networks [7.122393663641668]
  本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)ファミリーから5つの異なるモデルの合成ECG生成能力について検討した。 以上の結果から, 全ての実験モデルにおいて, 形態学的特徴に高い類似性を有する許容心拍の大量生成に成功できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T20:28:55Z)
• Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
  ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。 まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。 第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T10:11:41Z)
• ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
  ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。 セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。 このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。