GRN 정렬 기반 설명가능 유전자 교란 반응 모델링

Explainable gene perturbation response modeling via GRN-aligned parameter optimization

연구 내용

GRN-aligned 잠재 표현 최적화로 유전자 교란에 대한 전사 반응을 설명가능하게 예측하는 연구

유전자 교란 후 세포 전사 반응을 예측하는 모델은 병태생리 이해와 치료 타겟 탐색에 활용될 수 있습니다. 다만 일반적인 VAE 계열은 잠재 특성의 생물학적 의미가 불명확해 설명가능성이 제한됩니다. 본 연구는 변분 오토인코더의 latent 공간에 gene regulatory network를 정렬시키는 GRN-aligned Parameter Optimization을 적용해, 교란 효과와 조절 관계가 함께 추정되도록 설계합니다. 이를 통해 교란 반응 예측 성능과 함께 GRN inference 작업에서도 의미 있는 조절 구조를 생성하는 방향을 추구합니다.

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2건

연구 흐름

초기에는 교란 반응 예측에서 VAE가 제공하는 잠재 표현의 효율성을 활용하되, 설명가능성의 공백이 실질 적용을 제약한다는 문제를 정리했습니다. 이후 GRN을 단순한 사후 분석이 아니라 모델 학습 과정의 제약으로 통합하기 위해, latent 공간 파라미터가 조절 네트워크에 정렬되도록 최적화 절차를 설계했습니다. 최근에는 여러 벤치마크에서 예측 성능을 검증하는 동시에, GRN 추론 평가를 병행해 생성된 조절 구조가 기존에 알려진 경로와 부합하는지 정성 분석까지 확장하는 흐름으로 진행되었습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

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