Deep-Learning-Modelle zur Erforschung von IPF und fibrotischen Erkrankungen (IMAGE)
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(A) Diese Arbeit stellt zwei Deep-Learning-Modelle vor: einen Omics-Transformer, der differenzielle Genexpressionsprofile anhand von Texteingaben generiert, sowie eine signalweg-sensible proteomische Alterungsuhr, die auf Proteomdaten der UK Biobank trainiert wurde. Die Modelle konzentrieren sich auf für IPF relevante biologische Signalwege, darunter TGF-β-Signalgebung, oxidativer Stress, Entzündung und ECM-Remodellierung. (B) Architektur der signalweg-sensiblen proteomischen Alterungsuhr. Das neuronale Netz verarbeitet Proteinmessungen über Merkmalsextraktionsschichten, welche sich in Altersschätzung und signalwegspezifische Aufmerksamkeitsmechanismen verzweigen und so interpretierbare Alterungsvorhersagen mit Signalwegsensitivität ermöglichen.
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Insilico Medicine
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