Modelos de aprendizado profundo para estudar FPI e doenças fibróticas (IMAGE)
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(A) Este artigo apresenta dois modelos de aprendizado profundo: um omics-transformer que gera perfis diferenciais de expressão gênica a partir de comandos de texto e um relógio de envelhecimento sensível a vias treinado com dados protéomicos do UK Biobank. Os modelos focam em vias biológicas relevantes para FPI, incluindo sinalização TGF-β, estresse oxidativo, inflamação e remodelação da MEC. (B) Arquitetura do relógio de envelhecimento proteômico sensível à via. A rede neural processa medições proteicas através de camadas de extração de características que se ramificam em mecanismos de atenção específicos para idade e vias, possibilitando previsões de envelhecimento interpretáveis com reconhecimento de vias.
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Insilico Medicine
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