論文の概要: Exploration of Hepatitis B Virus Infection Dynamics through Virology-Informed Neural Network: A Novel Artificial Intelligence Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10708v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 20:02:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:05:44.212093
• Title: Exploration of Hepatitis B Virus Infection Dynamics through Virology-Informed Neural Network: A Novel Artificial Intelligence Approach
• Title（参考訳）: ウイルス学的インフォームドニューラルネットワークによるB型肝炎ウイルス感染動態の探索 : 新しい人工知能アプローチ
• Authors: Bikram Das, Rupchand Sutradhar, D C Dalal,
• Abstract要約: Virology-Informed Neural Networks (VINNs) は、ウイルス感染のダイナミックスを把握する強力なツールである。 VINNは、微分方程式のシステムを解くための従来の数値法に代わるアプローチを提供する。 本手法を最近提案したB型肝炎ウイルス(HBV)感染動態モデルに適用し,肝内感染の伝達をより正確に予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this work, we introduce Virology-Informed Neural Networks (VINNs), a powerful tool for capturing the intricate dynamics of viral infection when data of some compartments of the model are not available. VINNs, an extension of the widely known Physics-Informed Neural Networks (PINNs), offer an alternative approach to traditional numerical methods for solving system of differential equations. We apply this VINN technique on a recently proposed hepatitis B virus (HBV) infection dynamics model to predict the transmission of the infection within the liver more accurately. This model consists of four compartments, namely uninfected and infected hepatocytes, rcDNA-containing capsids, and free viruses, along with the consideration of capsid recycling. Leveraging the power of VINNs, we study the impacts of variations in parameter range, experimental noise, data variability, network architecture, and learning rate in this work. In order to demonstrate the robustness and effectiveness of VINNs, we employ this approach on the data collected from nine HBV-infceted chimpanzees, and it is observed that VINNs can effectively estimate the model parameters. VINNs reliably capture the dynamics of infection spread and accurately predict their future progression using real-world data. Furthermore, VINNs efficiently identify the most influential parameters in HBV dynamics based solely on experimental data from the capsid component. It is also expected that this framework can be extended beyond viral dynamics, providing a powerful tool for uncovering hidden patterns and complex interactions across various scientific and engineering domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ウイルス感染の複雑なダイナミクスを捉えるための強力なツールであるVirology-Informed Neural Networks (VINNs)を紹介する。 広く知られている物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の拡張であるVINNは、微分方程式のシステムを解くための従来の数値法に代わるアプローチを提供する。 本手法を最近提案したB型肝炎ウイルス(HBV)感染動態モデルに適用し,肝内感染の伝達をより正確に予測する。 このモデルは、無感染および感染した肝細胞、rcDNAを含むカプシド、および遊離ウイルスの4つの区画から構成され、カプシドのリサイクルも考慮されている。 本研究では,VINNのパワーを活用し,パラメータ範囲,実験ノイズ,データ可変性,ネットワークアーキテクチャ,学習率の変動の影響について検討する。 VNNのロバスト性と有効性を示すために,9種のHBV依存チンパンジーから収集したデータに本手法を適用し,モデルパラメータを効果的に推定できることが観察された。 VINNは感染のダイナミクスを確実に把握し、現実のデータを用いて将来の進行を正確に予測する。 さらに、VINNは、キャプシド成分からの実験データのみに基づいて、HBV力学において最も影響力のあるパラメータを効率的に同定する。 また、このフレームワークはバイラルダイナミクスを超えて拡張可能であり、様々な科学的・工学的な領域にまたがる隠れパターンや複雑な相互作用を明らかにする強力なツールを提供すると期待されている。

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