借助基因扰动数据,模型可零样本预测药物在未受试细胞类型中的转录响应
- GRAFT将基因扰动的响应信息迁移到化学扰动,并跨细胞背景推广,无需目标细胞中的药物数据即可预测药物诱导的表达变化。
- 在LINCS及外部基准上,其表现优于其他方法,对依赖细胞背景的药物优势尤其明显。
- 研究还构建了覆盖众多细胞背景和数千种药物的图谱;部分关联得到对接结果支持,iPSC供体间差异的候选结果也获得实测基因扰动响应的部分佐证。
💡 要点 基于摘要的观点
从基因敲低迁移到药物,默默假定了化合物等同于靶点功能丧失,遇到脱靶或激动剂样效应时这一假定恐怕站不住。对接结果相符,对表达预测来说也只是较弱的验证。检验这份图谱较公平的办法,是留出一种细胞类型,用自己的化合物(最好含已知脱靶活性者)来测试。
Cross-modal transfer enables zero-shot prediction of drug responses across cell types ↗