联合深度学习使得癌症可以通过蛋白质学来分类
Zhaoxiang Cai1, Emma L Boys1, Zainab Noor1
1ProCan, Children's Medical Research Institute, Faculty of Medicine and Health, The University of Sydney, Westmead, Australia.
联合深度学习 (ProCanFDL) 能够在不影响隐私的情况下对敏感的蛋白质组数据进行人工智能模型训练. 这种方法显著提高了癌症亚型的准确性,并促进了生物标志物发现的全球合作.
科学领域:
- 生物医学是生物医学.
- 人工智能的人工智能
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 生物医学中的人工智能 (AI) 被严格的数据隐私法规所阻碍.
- 临床注释的组织蛋白质数据带来了独特的隐私挑战.
- 开发大规模的人工智能模型需要访问多样化,多机构数据集.
研究的目的:
- 开发一种保护隐私的联合深度学习方法,用于分析组织蛋白质组数据.
- 解决生物医学中人工智能应用中的数据隐私挑战.
- 为了使国际合作为蛋白质组数据分析和生物标志物发现.
主要方法:
- 开发了ProCanFDL,一个联合的深度学习框架.
- 在模拟和私有防火墙保护的蛋白质基因数据集上训练了本地模型 (胰腺癌和29个队伍).
- 汇总本地模型更新以创建一个全球模型,在保留和外部数据集上进行验证.
主要成果:
- 与本地模型相比,ProCanFDL在14个癌症亚型任务中实现了43%的性能提升.
- 联邦式的方法与集中式模式的性能相匹配.
- 通过对各种外部蛋白质组数据集 (DIA-MS和TMT蛋白质组) 的重新训练,证明了可通用性.
结论:
- ProCanFDL提供了一个可行的解决方案,用于使用蛋白质组数据进行符合隐私的机器学习.
- 实现生物标志物和治疗目标发现的协作倡议.
- 促进全球机构在全球范围内开发大规模,保护隐私的AI模型,包括基础模型.
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