כתבה
arXiv cs.LG ·
scDEFT: מסגרת גילוי לחיזוי השפעת תרופות
scDEFT: A deep learning framework for drug-effect prediction and counterfactual reasoning
scDEFT היא מסגרת גילוי לחיזוי השפעת תרופות על תאים. היא מאפשרת חיזוי והסבר של השפעות תרופות על תאים. scDEFT משתמשת בלמידה עמוקה כדי ליצור ייצוגים של תאים ולחזות את השפעת התרופות עליהם.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.10831v1 Announce Type: cross Abstract: Longitudinal single cell atlases now capture matched pre treatment and post treatment states from responders and non responders, presenting an opportunity to mechanistically explain why two patients on the same drug diverge. We introduce scDEFT (single cell Drug EFfect Transducer), which treats a drug as a conditioning operator on cell representations, enabling prediction and explanation. In scDEFT, feature wise linear modulation produces drug conditioned cell latents, learned under abundant per cell supervision and then frozen. Two independent heads aggregate those latents over shared transcriptional neighborhoods to predict drug induced state change and responder status. A backward stage ranks the latent dimensions by how strongly they se
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית