2 статей
Статья предлагает новую статистическую модель (WEL) для анализа времени до события и нейросетевую архитектуру (BC-VAESM), использующую вариационные автоэнкодеры для прогнозирования выживаемости пациентов. Модель обучается на реальных клинических данных с цензурированием и демонстрирует конкурентоспособность по сравнению с классическими методами, такими как модель Кокса.
Представлен CoLa-VAE — новый глубокий генеративный фреймворк на основе вариационного автокодировщика (VAE), который явно интегрирует ограничения межклеточной коммуникации (CCC) в обучение латентных переменных. В отличие от существующих подходов, моделирующих клеточное состояние исключительно через внутреннюю экспрессию генов, метод использует динамическую регуляризацию графового лапласиана, полученную из парных взаимодействий лиганд-рецептор. Это позволяет разделить коммуникативную топологию от транскрипционной гетерогенности в рамках единой архитектуры. Исследователи продемонстрировали, что CoLa-VAE работает как метод-агностичный фреймворк, совместимый с различными определениями сигнальных путей. Метод последовательно превосходит современные аналоги в метриках структурной кластеризации и точности шумоподавления на гетерогенных платформах секвенирования. Применение метода позволяет более точно анализировать клеточные взаимодействия, что критически важно для понимания механизмов развития заболеваний, разработки таргетных терапий и персонализированной медицины. Технология может быть использована при исследовании опухолевой микроокружения, иммунных ответов и регенеративных процессов.
