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J-GLOBAL ID：202102234980246284   整理番号：21A0637566

少数ショット学習はハイスループットスクリーンから個々の患者へ翻訳する薬物応答の予測モデルを創造する【JST・京大機械翻訳】

Few-shot learning creates predictive models of drug response that translate from high-throughput screens to individual patients

著者 (16件)： Ma Jianzhu (Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Ma Jianzhu (Department of Computer Science, Purdue University, West Lafayette, IN, USA) ,  Fong Samson H. (Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Fong Samson H. (Department of Bioengineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Luo Yunan (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Bakkenist Christopher J. (Department of Radiation Oncology, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, PA, USA) ,  Shen John Paul (Department of Gastrointestinal Medical Oncology, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA) ,  Mourragui Soufiane (Division of Molecular Carcinogenesis, Oncode Institute, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Mourragui Soufiane (Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands) ,  Wessels Lodewyk F. A. (Division of Molecular Carcinogenesis, Oncode Institute, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Wessels Lodewyk F. A. (Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands) ,  Hafner Marc (Department of Bioinformatics and Computational Biology, Genentech, Inc., South San Francisco, CA, USA) ,  Sharan Roded (Blavatnik School of Computer Science, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Peng Jian (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Ideker Trey (Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Ideker Trey (Department of Bioengineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA)
資料名： Nature Cancer  (Nature Cancer)
巻： 2  号： 2  ページ： 233-244  発行年： 2021年 
JST資料番号： W6368A  ISSN： 2662-1347  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞系スクリーンは,薬物応答の予測マーカーを学習するための膨張データセットを生成するが,これらのモデルは,その多様な状況と限られたデータで臨床に容易に翻訳できない。本研究では,最近開発した技術,少数ショットマシン学習を適用して,少数の追加サンプルを用いて新しいコンテキストに調整できるセルラインにおける多目的ニューラルネットワークモデルを訓練した。モデルは,異なる組織型間を切り替えると,患者由来腫瘍細胞および患者由来異種移植片を含む,細胞系モデルから臨床状況への移動で,迅速に適応する。また,薬物応答に最も重要な分子特徴を同定し,ATM阻害に対する応答におけるCDK阻害およびRNF8およびCHD4に対する応答におけるRB1およびSMAD4の重要な役割を強調した。少数ショット学習フレームワークは,個々の患者(n-of-one)の特有のコンテキストに対して,ハイスループットスクリーン(n-of-many)で調査された多くのサンプルからのブリッジを提供する。Maらは,セルライン薬物応答データに関するニューラルネットワークモデルを訓練するために,少数ショット学習を適用し,その後,異なる組織および患者由来腫瘍細胞および異種移植片を含む異なる生物学的状況にそれを伝達する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature America, Inc. part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *スクリーン ,  腫瘍細胞 ,  粒状材 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： *ハイスループット ,  RNF8 ,  *薬物反応 ,  異種移植片 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  細胞生理一般  (EF02010S) ,  基礎腫よう学一般  (GE02010R) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  腫ようの薬物療法  (GE03032C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 少数ショット学習 ,  患者 ,  翻訳 ,  薬物応答 ,  予測モデル ,  創造