Derin Öğrenme ile Tümör Dinamik Modellerini Keşfetmek

Tümör dinamik modellemenin, geçtiğimiz on yıllarda geliştirilen pek çok farklı model türüyle uzun bir geçmişi vardır (çok sayıda inceleme vardır: örneğin, burada). Önceki yıllarda, tümör dinamik modellerinin oluşturulması, mekanik ve/veya ampirik nitelikteki varsayımlar ve ardından model uyumunun doğrulanması kullanılarak insan zekasının yaratıcılığı tarafından yönlendiriliyordu. Tıpkı Newton’un gece gökyüzüne bakıp gezegen hareketinin altında hangi denklemlerin yattığını düşünmesi gibi:

Ancak Dijital Çağ’da, aşağıdaki 3 boyutun tümü boyunca artan veri sorunuyla karşı karşıyayız: (1) hasta sayısı (örneğin, klinik çalışmalardan ve gerçek dünya verilerinden); (2) verilerin boyutluluğu (örneğin genomik); (3) boylamsal ölçümlerin sayısı (örneğin, dijital cihazlardan). Yayınlara yansıyan sürekli büyüyen biyomedikal bilgiden bahsetmiyorum bile!

3 boyutlu veri akışı.

Artık şunu sormanın zamanı geldi: Dinamik biyomedikal verileri hâlâ Newton’un yaptığı gibi modellemeli miyiz? Alternatif olarak, hem veri parçalılığı hem de hacmindeki muazzam büyümeden en iyi şekilde yararlanmak için modelleme yeteneklerimizi nasıl geliştirebiliriz? Biz şunu öneriyoruz: Yapay Zeka Ortaklı Modelleme yaklaşım (nöral-PK/PD modelleme üzerine önceki çalışmamıza bakın), bu sayede kodlayıcı ağ, veri soyutlama ile görevlendirilmiştir ve şifre çözücü nöral-ODE’ye dayalı ağ, temeldeki dinamik yasayı öğrenmekle görevlendirilir:

Yapay Zeka Ortaklı Modelleme

Bu çalışmamızda temelleri attık. Tümör Dinamik Sinir-ODE (TDNODE). Model formülasyonumuzdaki temel hususlar şunlardır:

  • Öğrenmek dinamik yasa verilerden
  • Kodlayıcı çıktısını şu şekilde yorumlamak kinetik hız parametreleri
  • Veri artırma Sağlamlığı sağlamak için, tarafsız zamansal tahminler erken verilerden

Aşağıda bu yönleri inceleyelim.

Dinamik yasayı öğrenmek

Tıpkı Newton’un gezegenlerin hareketinin altında yatan evrensel bir yasa olduğunu varsayması gibi, biz de hastalar arası değişkenliğe rağmen tüm gezegenler arasında geçerli olan belirli bir dinamik yasanın olduğunu varsayıyoruz. Tümü ilgilenilen klinik denemedeki hastalar. Elbette tıpkı gezegenlerin başlangıçtaki konumları ve kütleleri farklı olduğu gibi, klinik deneydeki hastaların da başlangıçtaki tümör boyutları ve kinetik oranları farklı. Ancak öğrenilmekte olan temel (otonom) bir dinamik sistem vardır:

Zamanın evrimi dışında z

Yorumlarıyla tutarlı olmak için kodlayıcıları tümör boyutu verilerinin (SLD:) bölümleriyle beslemeye özen gösteriyoruz. en uzun çapın toplamı) çıkışları başlangıç ​​durumuna ve kinetik parametrelere karşılık gelecek şekilde (veya, metrikler) sırasıyla:

Belirli anlamlar vermeyi nasıl başarabiliriz? P? Bundan sonra buna bakacağız.

Parametrelere anlam kazandırmak

parametre kodlayıcı yukarıda gördüğümüz bir hasta yerleştirme P SLD verilerinden. Nasıl aşılamalıyız P Basit bir vektör gösteriminin ötesinde fiziksel anlamı olan bir şey mi var? Eğer P Fiziksel bir anlam taşıyorsa belirli birimleri olmalı ve seçilen birimlere göre ölçeklendirilmelidir. Bu durumda yorumlamayı hedefliyoruz. P olduğu gibi kinetik parametreler: yani boyutları olan fiziksel nicelikler 1/[time]. Bu şu anlama gelir: denklik (denklem (2) kağıdın), genelleştirilmiş bir homojenlik koşuluyla sonuçlanır (denklem(3) kağıt).

Bu matematiksel çıkarımlar ve empoze edilen veri artırma şeması, sinir ağına bunun ne anlama geldiğini etkili bir şekilde “öğretir”. P kinetik parametrelerdir (boyutsuz niceliklerin aksine). Bu, sinir ağını “farmakoloji bilgili” yapan şeyin bir parçasıdır.

Tarafsız tahminlerde bulunmak

(Geleneksel) nüfus modelleme yaklaşımının temel amacı, verilerde gözlemlenen değişkenliğin niceliksel karakterizasyonunu sağlamaktır. Şunu unutmayın, genellikle Tümü boylamsal veriler kullanılır. Bununla birlikte, boylamsal verilerin kesildiği durumlarda (örneğin, bir klinik araştırmanın erken veri kesiminden mevcut olduğu gibi – bazı hastaların uzun takip süresine sahip olduğu ancak yakın zamanda kaydolmuş ve dolayısıyla kısa takip süresine sahip hastaların olduğu durumlarda), modelin hastalara ilişkin tahminlerinin tarafsız olacağının garantisi yoktur. Modeller mevcut verilere uyum iyiliğine göre optimize edilip seçilse de bu, gelecekteki zaman değerlerinde öngörülebilirlik sağlamaz. Aslında, bu modellerin incelenmesi farklı derecelerde tahmin yanlılığı göstermiştir (bkz. Görünüm).

TDNODE’da, bir veri artırma Gelecek zamanlar için tahmin yapmaya odaklanan şema. Yani, erken verileri kodlayıcıya besliyoruz ve modelden görünmeyen değerleri tahmin etme konusunda elinden geleni yapmasını istiyoruz. Aşağıda, 16 haftalık boylamsal verileri beslediğimiz ve modelden, tahminlerin görünmeyen değerlerle tutarsızlığını en aza indirmesini istediğimiz bir örnek verilmiştir:

Bir benzetme yapmak gerekirse, bu, birkaç başlangıç ​​kelimesinin verildiği ve bir sonraki kelime tahmininin istendiği bir dil modelini eğitmeye benzer.

Görünüm

Bu iş neden önemli? Mevcut tümör dinamik modelleri mükemmel olsa da açıklayan uzunlamasına klinik verilerde, değişen derecelerde önyargı sergilediklerini gösteren kanıtlar vardır. tahmin etmek gelecekteki (görünmeyen) tümör boyutları. Bu, klinik araştırma verilerinden erken karar verme ortamında mevcut tümör dinamik modellerinin uygulanabilirliğini sınırlayabilir. Buna karşılık, TDNODE’un formülasyonu sonucunda #AI’nın bu sınırlamanın üstesinden gelme potansiyeline sahip olduğunu gösterdik. Gelecekteki bir yayında bu konuda daha fazla bilgi!

TDNODE mimarisinin bir ilerlemeyi temsil etmesinin bir başka yolu da, kanser ilacı keşfine ve geliştirilmesine yardımcı olmak için diğer gelişmiş derin öğrenme #AI modellerinden yararlanmanın kapısını açmasıdır. Örneğin, ağlarda temsil edilen biyolojik ve farmakolojik bilginin, uzunlamasına tümör tahminleri yapmak için grafik sinir ağlarında nasıl kullanılabileceğini gösterdik. Bu yönde çok daha fazlası henüz gelecek!

Özetlemek gerekirse: Sadece zamandan tasarruf etmek ve/veya mevcut insan yapımı modelleri geliştirmek yerine, #AI’nın modellemenin mümkün olduğu sınırların sınırlarını zorlayabileceğine inanıyoruz.

Newton bu Yapay Zeka Çağında ne yapardı?

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir