Federated deep learning enables cancer subtyping by proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial intelligence applications in biomedicine face major challenges from data privacy requirements. To address this issue for clinically annotated tissue proteomic data, we developed a Federated Deep Learning (FDL) approach (ProCanFDL), training local models on simulated sites containing data from a pan-cancer cohort (n=1,260) and 29 cohorts held behind private firewalls (n=6,265), representing 19,930 replicate data-independent acquisition mass spectrometry (DIA-MS) runs. Local parameter updates were aggregated to build the global model, achieving a 43% performance gain on the hold-out test set (n=625) in 14 cancer subtyping tasks compared to local models, and matching centralized model performance. The approach’s generalizability was demonstrated by retraining the global model with data from two external DIA-MS cohorts (n=55) and eight acquired by tandem mass tag (TMT) proteomics (n=832). ProCanFDL presents a solution for internationally collaborative machine learning initiatives using proteomic data, e.g., for discovering predictive biomarkers or treatment targets, while maintaining data privacy. Statement of Significance A federated deep learning approach applied to human proteomic data, acquired using two distinct proteomic technologies from 40 tumor cohorts from eight countries, enabled accurate cancer histopathological subtyping while preserving data privacy. This approach will enable privacy-compliant development of large-scale proteomic AI models, including foundation models, across institutions globally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».