Vi presenterar två djupa generativa modeller baserade på Variational Autoencoders för att förbättra exaktheten av läkemedelsrespons förutsägelse. Våra modeller, Perturbation Variational Autoencoder och dess semi-övervakade förlängning, Drug Response Variational Autoencoder (Dr.VAE), lära latent representation av den underliggande genen tillstånd före och efter läkemedelsapplicering som beror på: (i) läkemedelsinducerad biologisk förändring av varje gen och (ii) övergripande behandlingssvar resultat. Våra VAE-baserade modeller överträffar de aktuella publicerade riktmärkena inom området med allt från 3 till 11% AUROC och 2 till 30% AUPR. Dessutom fann vi att bättre återuppbyggnadsnoggrannhet inte nödvändigtvis leder till förbättrad klassificeringsnoggrannhet och att gemensamt utbildade modeller presterar bättre än modeller som minimerar rekonstruktionsfel oberoende av varandra.
REF använder VEAS för att förbättra noggrannheten hos förutsägelser om läkemedelssvar.
Dr.VAE: Drug Response Variational Autoencoder
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}