Multimodal Data Integration for Oncology in the Era of Deep Neural Networks: A Review

要約

がんには、放射線学、病理学、ゲノミクス、プロテオミクス、臨床記録など、さまざまなスケール、モダリティ、取得データの解像度で存在する関連情報があります。
さまざまな種類のデータを統合すると、がんの診断と治療の精度と信頼性が向上します。
人間や既存の技術ツールでは視覚的に識別できないほど微妙な病気関連の情報が存在する可能性があります。
従来の方法は通常、個々のスケールでの生物学的システムに関する部分的または単峰性の情報に焦点を当てており、データの不均一な性質の完全なスペクトルをカプセル化することができません。
ディープ ニューラル ネットワークにより、複数のソースから関連情報を抽出して統合できる、洗練されたマルチモーダル データ融合アプローチの開発が容易になりました。
グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) やトランスフォーマーなどの最近の深層学習フレームワークは、マルチモーダル学習において目覚ましい成功を収めています。
このレビュー記事では、腫瘍学設定におけるマルチモーダル データ融合のための GNN とトランスフォーマーの最先端の分析を詳細に分析し、注目すべき研究研究とその結果に焦点を当てています。
また、腫瘍学における複合学習の基礎、固有の課題、統合学習の機会についても説明します。
腫瘍学におけるマルチモーダルデータ統合の現状と潜在的な将来の発展を調査することで、パーソナライズされた設定での情報に基づいた腫瘍学の実践を通じて、マルチモーダルニューラルネットワークががんの予防、早期発見、治療において果たせる有望な役割を実証することを目指しています。

要約(オリジナル)

Cancer has relational information residing at varying scales, modalities, and resolutions of the acquired data, such as radiology, pathology, genomics, proteomics, and clinical records. Integrating diverse data types can improve the accuracy and reliability of cancer diagnosis and treatment. There can be disease-related information that is too subtle for humans or existing technological tools to discern visually. Traditional methods typically focus on partial or unimodal information about biological systems at individual scales and fail to encapsulate the complete spectrum of the heterogeneous nature of data. Deep neural networks have facilitated the development of sophisticated multimodal data fusion approaches that can extract and integrate relevant information from multiple sources. Recent deep learning frameworks such as Graph Neural Networks (GNNs) and Transformers have shown remarkable success in multimodal learning. This review article provides an in-depth analysis of the state-of-the-art in GNNs and Transformers for multimodal data fusion in oncology settings, highlighting notable research studies and their findings. We also discuss the foundations of multimodal learning, inherent challenges, and opportunities for integrative learning in oncology. By examining the current state and potential future developments of multimodal data integration in oncology, we aim to demonstrate the promising role that multimodal neural networks can play in cancer prevention, early detection, and treatment through informed oncology practices in personalized settings.

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