遺伝子摂動予測AI、未知の組合せに弱い?
原題 Do Perturbation Predictors Learn Gene Interactions? Diagnosing Extrapolation in Agentic Screening
遺伝子の組合せ摂動の効果を機械学習で予測する手法を取り上げ、未測定の組合せへの外挿で本当に遺伝子間の相互作用を学べているかを診断する。エージェント型スクリーニングでの使われ方が背景にある。
論点
予測モデルで実験スクリーニングを置換できるか
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賛成側の視点
全組合せの実測は不可能。モデルで絞らなければ創薬は永遠に進まない。反対側の視点
相互作用を学べていないなら外挿は当て推量。誤った絞り込みは致命的だ。
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