OmniPert: A Deep Learning Foundation Model for Predicting Responses to Genetic and Chemical Perturbations in Single Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
In cancer, intra- and inter-patient heterogeneity presents a significant challenge for therapeutic management, as patients with apparently similar profiles often exhibit divergent responses to the same therapies. This heterogeneity is primarily attributed to genetic and molecular variations among individuals and their tumors. Understanding the impact of these differences on treatment outcomes is widely believed to be a key step for developing effective precision medicine strategies. However, the complexity of most biological pathways makes it difficult to predict the effect of genetic variation on cells and tissues, let alone predict a patient's response to therapy. As a result, high-throughput genetic and chemical perturbation screens have emerged as valuable tools for precision medicine-related tasks, such as disease modeling, target discovery, cellular programming, and pathway reconstruction. This approach is fundamentally limited, however, because the number of possible combinations of cell types, cell states, perturbation targets, and perturbation types is huge and cannot be exhaustively tested experimentally. This calls for computational approaches that can simulate such experiments in silico, guiding in vitro experiments towards perturbations that are more likely to produce the desired effect. Here we describe OmniPert, a novel generative AI tool, which utilizes a deep learning, transformer-based architecture to model the effects of genetic and chemical perturbations on single-cell transcriptomes. Trained on millions of diverse cellular profiles, this approach allows for more granular analysis of cellular responses, thereby facilitating downstream applications in cell-specific gene-gene and gene-drug interaction networks, biomarker and drug target discovery, drug repurposing, and in silico perturbation reverse-engineering. In the context of oncology, OmniPert promises to facilitate the discovery of novel cell type- and state-specific targets, ultimately contributing to more effective and personalized cancer treatments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».