<i>In silico</i> generation of synthetic cancer genomes using generative AI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer originates from alterations in the genome, and understanding how these changes lead to disease is crucial for achieving the goals of precision oncology. Connecting genomic alterations to health outcomes requires extensive computational analysis using accurate algorithms. Over the years, these algorithms have become increasingly sophisticated, but a severe shortage of open access gold-standard datasets presents a fundamental challenge. Since genomic data is considered personal health information, only an extremely limited number of deeply sequenced legacy cancer genomes can be shared and redistributed. As a result, tool benchmarking is often conducted on the same small set of genomes sequenced with older technologies and uncertain ground truths. This is a major obstacle to the development of improved analytic tools. To address this issue, we have developed OncoGAN, a novel generative AI tool that uses a combination of generative adversarial networks and tabular variational autoencoders to generate realistic but entirely synthetic cancer genomes based on training sets derived from large-scale genomic projects. Our results demonstrate that this approach accurately reproduces the scale, distribution, and characteristics of somatic point mutations, copy number alterations and structural variants across multiple common cancer types, while protecting donors’ privacy information. OncoGAN accurately recapitulates tumor type-specific mutational signatures as well as the positional distribution of somatic mutations. To evaluate the fidelity of the simulations, we tested the synthetic genomes using DeepTumour, a software capable of identifying tumor types based on mutational patterns, and demonstrated a high level of concordance between the synthetic genome tumor type and DeepTumour’s prediction of the type. We also showed that augmenting real donor data with OncoGAN-generated synthetic data could be used to train a more accurate version of DeepTumour. This tool will allow the generation of an extensive and realistic set of training and testing cancer genomes whose ground truth is known exactly. This advance provides computational biologists with the ability to develop realistic cancer genome benchmarking sets and make them available to the research community for the testing, development and enhancement of cancer genome analysis tools.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».