論文の概要: Auditing Retrieval-Augmented LLM Hypotheses for Longitudinal Cell Painting Morphology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19415v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 17:11:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.88142
• Title: Auditing Retrieval-Augmented LLM Hypotheses for Longitudinal Cell Painting Morphology
• Title（参考訳）: 縦型細胞塗装形態の検索・拡張LDM仮説の検討
• Abstract要約: 本稿では, 縦型セルペイント形態解析のための評価ファースト, 検索強化解釈フレームワークを提案する。 治療済みの形態制御デルタは、安定した証拠識別子を通じて、回収された摂動の隣人、経路コンテキスト、および文献証拠と組み合わせられる。 このフレームワークは、メタボリックリプログラミングを含む適応的表現型や低用量率でのプロテオスタティックストレスを含む、聴覚的で偽造可能な生物学的仮説を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.947145132707025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-content morphological profiling (Cell Painting) yields sensitive, high-dimensional signatures of cellular state, but translating longitudinal morphology trajectories into interpretable biology remains difficult, especially for weak, chronic perturbations such as low-dose-rate ionizing radiation. Large language models (LLMs) can synthesize heterogeneous evidence into biological narratives, yet their scientific use requires quantitative auditing. We present an evaluation-first, retrieval-augmented interpretation framework for longitudinal Cell Painting morphology, applied to a 9-week RPE-1 time course across five dose rates (0.003--6.0 mGy/hr). Week-matched treated-control morphology deltas are combined with retrieved perturbation neighbors, pathway context, and literature evidence through stable evidence identifiers, enabling an LLM to generate structured, evidence-linked hypotheses that are hierarchically summarized while preserving provenance. We introduce two quantitative auditing tests: V1 citation validity, which verifies that cited evidence identifiers exist in the prompt, and V2 proxy-based morphology compatibility, which evaluates consistency between predicted biological processes and the most altered morphology features. In our experiments, V1 detected no invalid evidence references, while V2 showed meaningful morphology compatibility that increased with perturbation strength and was positively associated with an independent morphology drift summary. The framework produces auditable, falsifiable biological hypotheses, including an adaptive phenotype involving metabolic reprogramming and proteostatic stress at lower dose rates (0.003--0.3 mGy/hr). Current limitations include proxy-based evaluation and the lack of ground-truth mechanism labels.
• Abstract（参考訳）: 高濃度形態素プロファイリング (Cell Painting) は、細胞状態の感度が高く、高次元的なシグネチャを生成するが、特に低線量率電離放射線のような弱い慢性摂動では、長手形態素を解釈可能な生物学に翻訳することは困難である。 大規模言語モデル(LLM)は、異質な証拠を生物学的な物語に合成することができるが、科学的には定量的な監査を必要とする。 本報告では, 長期セルペイント形態に対する評価優先・検索拡張解釈の枠組みを, 5 回 (0.003--6.0 mGy/hr) で9週間の RPE-1 タイムコースに適用した。 ウィークマッチされた治療済み形態学デルタは、安定した証拠識別子を通じて、検索された摂動隣人、経路コンテキスト、文学的証拠と組み合わせられ、LLMは、証明を保存しながら階層的に要約された構造的、エビデンスにリンクされた仮説を生成できる。 提案手法では, アクティベートされた証拠識別子がプロンプトに存在することを検証したV1引用妥当性と, 予測された生物学的プロセスと最も変化する形態的特徴との整合性を評価するV2プロキシベースの形態的適合性という2つの定量的監査試験を導入する。 実験では,V1は無効なエビデンス基準は検出されなかったが,V2は摂動強度の増加とともに有意な形態的整合性を示し,独立した形態的ドリフトサマリーと正の相関を示した。 このフレームワークは、メタボリックリプログラミングと低線量率(0.003--0.3 mGy/hr)における前立腺ストレスを含む適応的表現型を含む、聴覚的で偽造可能な生物学的仮説を生成する。 現在の制限には、プロキシベースの評価と、基底構造機構ラベルの欠如が含まれている。

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