前駆的なガンの発見のための生物学的に解釈される深層ニューラルネットワーク

Haitham A. Elmarakeby;...; Eliezer M. Van Allen(2021.9, Nature)[Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery]

理由

これもラボSlackから

概要

前駆ガンにおいて臨床的に攻撃的な表現型を調整する分子特徴の決定は、依然として生物・医学の主な課題である。生物医学的課題に応用される機械学習モデルの解釈性の進歩によって、臨床的なガンのゲノミクスにおける発見と予測が可能になるかもしれない。ここでは、生物学的に解釈される深層ニューラルネットワークであるP-Netを構築した。これで治療抵抗性状態により前駆ガン患者を層別化し、モデルの完全な解釈可能性によって治療標的化するために治療抵抗性の分子ドライバーを評価する。P-NETは、分子データを用いて、他のモデリング方法よりも優れた性能でがんの状態を予測することができることが示された。さらにP-NET内の生物学的解釈性から、MDM4やFGFR1のような確立された新しい分子変更候補が明らかになった。これらは進行した疾患の予測に関与しており、in vitroで検証された。広く、生物学的な情報を持ち完全に解釈可能なニューラルネットワークは、前駆ガンを臨床前に発見し、臨床予測をすることができる。さらに、ガン細胞種間で一般的に応用可能である。

雑記

こういう研究を、将来的にやらねばならんのかね