MARSY: A multitask deep learning framework for prediction of drug combination synergy scores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation Combination therapies have emerged as a treatment strategy for cancers to reduce the probability of drug resistance and to improve outcome. Large databases curating the results of many drug screening studies on preclinical cancer cell lines have been developed, capturing the synergistic and antagonistic effects of combination of drugs in different cell lines. However, due to the high cost of drug screening experiments and the sheer size of possible drug combinations, these databases are quite sparse. This necessitates the development of transductive computational models to accurately impute these missing values. Results Here, we developed MARSY, a deep learning multi-task model that incorporates information on gene expression profile of cancer cell lines, as well as the differential expression signature induced by each drug to predict drug-pair synergy scores. By utilizing two encoders to capture the interplay between the drug-pairs, as well as the drug-pairs and cell lines, and by adding auxiliary tasks in the predictor, MARSY learns latent embeddings that improve the prediction performance compared to state-of-the-art and traditional machine learning models. Using MARSY, we then predicted the synergy scores of 133,722 new drug-pair cell line combinations, which we have made available to the community as part of this study. Moreover, we validated various insights obtained from these novel predictions using independent studies, confirming the ability of MARSY in making accurate novel predictions. Availability and Implementation An implementation of the algorithms in Python and cleaned input datasets are provided in https://github.com/Emad-COMBINE-lab/MARSY . Contact amin.emad@mcgill.ca Supplementary Information Online-only supplementary data is available at the journal’s website.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».