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English(EN) scTREAT: Latent Diffusion for Single-Cell Drug-Response Prediction

新型扩散模型 scTREAT 预测单细胞药物反应

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 scTREAT，一个新颖的扩散框架，用于预测单细胞药物反应。该模型能有效分离细胞背景信息和药物特异性信息，在 Tahoe-100M 数据集上预测未见过的细胞系-药物组合和未见过的药物的反应方面取得了最先进的成果。该框架利用共享的潜在表达空间和引导式可分解注意力机制，整合了基线细胞状态和剂量条件下的分子嵌入，与现有方法相比显示出显著的改进。 AI

影响 这项研究通过改进对各种药物的细胞反应预测，推动了 AI 在药物发现领域的应用。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zhaokang Liang, Shuyang Zhuang, Xiaoran Jiao, Weian Mao, Hao Chen, Chunhua Shen ·

    scTREAT：用于单细胞药物反应预测的潜在扩散模型

    arXiv:2510.11726v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Generating drug-induced transcriptional responses requires a model to account for cellular background together with molecular identity and dose. We present scTREAT, the first diffusion framework to factorize state and drug…

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