論文の概要: Modeling Cell-Cycle-Aware Single-Cell Drug Perturbation Responses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30695v1
- Date: Mon, 29 Jun 2026 01:57:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-01 18:27:18.954041
- Title: Modeling Cell-Cycle-Aware Single-Cell Drug Perturbation Responses
- Title（参考訳）: 細胞周期を考慮したシングルセル薬物摂動応答のモデル化
- Abstract要約: scCycleMolは、24時間のSciPlex3ベンチマークに基づいて構築された、セルサイクル対応の摂動予測フレームワークである。
scCycleMolは、予測された処理された表現から監督を導き、学習可能な完全発現細胞サイクルヘッドを通じてそれを伝播する。
我々は,改良源を分離するためのマーカーに基づく監督,分子表現,事前学習戦略を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.616912579005589
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Single-cell drug perturbation models should predict not only transcriptional response magnitude, but also whether a treatment alters the proliferative state of a cell. This is challenging because cell-cycle variation is often treated as nuisance variation, and benchmark pipelines rarely treat drug-induced phase changes as a primary prediction target. We introduce scCycleMol, a cell-cycle-aware perturbation prediction framework built on a curated 24-hour SciPlex3 benchmark with standardized molecule identities, dose and cell-line metadata, and gene expression with cell-cycle supervision derived from treated states. Instead of using cell-cycle state as an input covariate, scCycleMol derives supervision from predicted treated expression and propagates it through a learnable full-expression cell-cycle head with circular G1/S/G2M phase targets. We evaluate marker-based supervision, molecular representations, and pretraining strategies to isolate sources of improvement. Across a SciPlex3 benchmark with over 600k cells, 186 perturbation conditions, multiple cancer cell lines, and thousands of genes, scCycleMol improves out-of-distribution expression prediction compared with conditional perturbation baselines. The best LINCS-pretrained circular model achieves 0.9093 expected all-gene r squared and 0.6843 expected differentially expressed gene r squared, compared with 0.6800 and 0.5400 for LINCS-pretrained ChemCPA. Closed-loop cell-cycle supervision improves phase accuracy by about 0.5 to 0.6 points while maintaining nearly unchanged expression prediction. A Tahoe-pretrained variant reaches 0.9609 phase accuracy, highlighting the benefit of explicit cell-cycle-aware supervision in perturbation modeling.
- Abstract（参考訳）: 単一細胞の薬物摂動モデルでは、転写応答の大きさだけでなく、治療が細胞の増殖状態を変えるかどうかを予測する必要がある。
細胞周期の変動はしばしばニュアンスの変化として扱われ、ベンチマークパイプラインは薬物による位相変化を主要な予測ターゲットとして扱うことは滅多にない。
我々は、24時間SciPlex3ベンチマークによる細胞周期を考慮した摂動予測フレームワークである scCycleMolを紹介し、標準分子の同定、線量および細胞ラインのメタデータ、および治療状態から誘導された細胞周期の制御による遺伝子発現について紹介する。
scCycleMolは、入力共変体としてセルサイクル状態を使用する代わりに、予測された処理された発現から監督を導き、循環G1/S/G2M相ターゲットを持つ学習可能な完全発現セルサイクルヘッドを介してそれを伝播する。
我々は,改良源を分離するためのマーカーに基づく監督,分子表現,事前学習戦略を評価した。
SciPlex3ベンチマークでは、600k以上の細胞、186の摂動条件、複数のがん細胞株、数千の遺伝子があり、cCycleMolは条件付き摂動ベースラインと比較して分布外表現の予測を改善している。
LINCS-pretrained circular modelは0.9093の全遺伝子 r2乗と0.6843の差分表現された遺伝子 r2乗を達成し、LINCS-pretrained ChemCPAは0.6800と0.5400である。
閉ループセルサイクル監視は、ほとんど変化のない表現予測を維持しながら、位相精度を0.5から0.6ポイント改善する。
Tahoe-pretrained 変種は0.9609の位相精度に達し、摂動モデリングにおける明示的なセルサイクル対応監視の利点を強調している。
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