Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Inference, Biomarker Discovery, Graph Neural Network, Feature Selection

論文の概要: Causal Inference, Biomarker Discovery, Graph Neural Network, Feature Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13295v1
Date: Mon, 17 Nov 2025 12:16:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.203353
Title: Causal Inference, Biomarker Discovery, Graph Neural Network, Feature Selection
Title（参考訳）: 因果推論、バイオマーカー発見、グラフニューラルネットワーク、特徴選択
Authors: Chaowang Lan, Jingxin Wu, Yulong Yuan, Chuxun Liu, Huangyi Kang, Caihua Liu,
Abstract要約: 因果推論と多層グラフニューラルネットワーク(GNN)を統合する因果グラフニューラルネットワーク(Causal-GNN)を開発した。我々の研究は、バイオマーカー発見のための堅牢で効率的で生物学的に解釈可能なツールを提供し、医学分野にまたがる幅広い応用の可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2914260353572513
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Biomarker discovery from high-throughput transcriptomic data is crucial for advancing precision medicine. However, existing methods often neglect gene-gene regulatory relationships and lack stability across datasets, leading to conflation of spurious correlations with genuine causal effects. To address these issues, we develop a causal graph neural network (Causal-GNN) method that integrates causal inference with multi-layer graph neural networks (GNNs). The key innovation is the incorporation of causal effect estimation for identifying stable biomarkers, coupled with a GNN-based propensity scoring mechanism that leverages cross-gene regulatory networks. Experimental results demonstrate that our method achieves consistently high predictive accuracy across four distinct datasets and four independent classifiers. Moreover, it enables the identification of more stable biomarkers compared to traditional methods. Our work provides a robust, efficient, and biologically interpretable tool for biomarker discovery, demonstrating strong potential for broad application across medical disciplines.
Abstract（参考訳）: 高スループット転写データからのバイオマーカーの発見は、精密医療の進歩に不可欠である。しかし、既存の手法は、しばしば遺伝子と遺伝子間の関係を無視し、データセット間の安定性を欠いているため、真の因果関係と急激な相関関係が融合する。これらの問題に対処するために、因果推論と多層グラフニューラルネットワーク(GNN)を統合する因果グラフニューラルネットワーク(Causal-GNN)法を開発した。鍵となる革新は、安定なバイオマーカーを識別するための因果効果推定を取り入れることであり、また、遺伝子間制御ネットワークを活用するGNNベースの確率スコアリング機構が組み込まれている。実験結果から,本手法は4つの異なるデータセットと4つの独立分類器で一貫した高い予測精度を実現することが示された。さらに,従来の方法に比べて安定なバイオマーカーの同定が可能となった。我々の研究は、バイオマーカー発見のための堅牢で効率的で生物学的に解釈可能なツールを提供し、医学分野にまたがる幅広い応用の可能性を示している。

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