BioCOMPASS：トランスフォーマーに基づく免疫療法の反応予測にバイオマーカーを統合する
arXiv cs.LG / 2026/4/2
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要点
- 本論文は、免疫療法の反応予測における重要な限界、すなわち小規模で不均一なデータセットにより、モデルが未見の患者コホート、がん種、治療、またはシーケンシングプロトコルに対してしばしば性能低下を起こす問題に取り組む。
- COMPASSのトランスフォーマーベースのモデルを拡張したBioCOMPASSを提案し、バイオマーカーと治療情報を、バイオマーカーを直接入力するのではなく、追加の損失成分によって統合することで一般化性能を向上させる。
- 著者らは、治療ゲーティングやパスウェイ整合性損失などの手法を含め、バイオマーカー／治療シグナルとモデルの中間表現とのアラインメントを用いる。
- Leave-one-cohort-out、Leave-one-cancer-type-out、Leave-one-treatment-outという評価戦略を用いた実験により、これらの構成要素が一般化性能を有意に改善することを示す。
- 本研究は、臨床／領域知識を活用するよう設計された目的関数が、トランスフォーマーに基づく免疫療法予測モデルを強化する有望な方向性であると結論づける。
