IPFおよび線維症疾患研究のためのディープラーニングモデル (IMAGE)
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（A）本論文では、テキストプロンプトから差次的遺伝子発現プロファイルを生成するオミクス・トランスフォーマーと、英国バイオバンクのプロテオミクスデータで学習したパスウェイ認識型老化クロックという2つのディープラーニングモデルを提案します。これらのモデルは、TGF-βシグナル伝達、酸化ストレス、炎症、ECMリモデリングなど、IPFに関連する生物学経路に焦点を当てています。 （B）パスウェイ認識型プロテオミクス老化クロックのアーキテクチャ。ニューラルネットワークは、タンパク質測定値を特徴抽出層で処理し、それが年齢予測と経路特異的注意メカニズムに分岐することで、経路認識性を備えた解釈可能な老化予測を実現しています。
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Insilico Medicine
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