論文の概要: CellFlow: Simulating Cellular Morphology Changes via Flow Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09775v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 21:10:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-17 14:46:47.829329
- Title: CellFlow: Simulating Cellular Morphology Changes via Flow Matching
- Title（参考訳）: CellFlow:フローマッチングによる細胞形態変化のシミュレーション
- Authors: Yuhui Zhang, Yuchang Su, Chenyu Wang, Tianhong Li, Zoe Wefers, Jeffrey Nirschl, James Burgess, Daisy Ding, Alejandro Lozano, Emma Lundberg, Serena Yeung-Levy,
- Abstract要約: 本稿では,化学および遺伝的摂動によって誘導される細胞形態変化をシミュレートする画像生成モデルであるCellFlowを紹介する。
CellFlowは、摂動特異的な形態変化を忠実に捉える生物学的に意味のある細胞画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.8979602893102
- License:
- Abstract: Building a virtual cell capable of accurately simulating cellular behaviors in silico has long been a dream in computational biology. We introduce CellFlow, an image-generative model that simulates cellular morphology changes induced by chemical and genetic perturbations using flow matching. Unlike prior methods, CellFlow models distribution-wise transformations from unperturbed to perturbed cell states, effectively distinguishing actual perturbation effects from experimental artifacts such as batch effects -- a major challenge in biological data. Evaluated on chemical (BBBC021), genetic (RxRx1), and combined perturbation (JUMP) datasets, CellFlow generates biologically meaningful cell images that faithfully capture perturbation-specific morphological changes, achieving a 35% improvement in FID scores and a 12% increase in mode-of-action prediction accuracy over existing methods. Additionally, CellFlow enables continuous interpolation between cellular states, providing a potential tool for studying perturbation dynamics. These capabilities mark a significant step toward realizing virtual cell modeling for biomedical research.
- Abstract（参考訳）: シリコの細胞挙動を正確にシミュレートできる仮想細胞を作ることは、長い間、計算生物学の夢だった。
本稿では,フローマッチングを用いた化学および遺伝的摂動による細胞形態変化をシミュレートする画像生成モデルであるCellFlowを紹介する。
従来の方法とは異なり、CellFlowは、摂動のない細胞状態から摂動された細胞状態への分布的変換をモデル化し、実際の摂動効果とバッチ効果のような実験的な成果物を効果的に区別する。
化学(BBBC021)、遺伝(RxRx1)、複合摂動(JUMP)データセットに基づいて、CellFlowは生物学的に意味のある細胞画像を生成し、摂動特異的な形態変化を忠実に捉え、FIDスコアが35%改善し、既存の方法よりもモード・オブ・アクション予測精度が12%向上した。
さらに、CellFlowは細胞状態間の連続的な補間を可能にし、摂動力学を研究するための潜在的ツールを提供する。
これらの能力は、生体医学研究のための仮想細胞モデリングの実現に向けた重要な一歩である。
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