The CausalBench challenge: A machine learning contest for gene network inference from single-cell perturbation data

要約

創薬においては、細胞システム内の遺伝子間の相互作用をマッピングすることが重要な初期段階です。
これは、将来の医薬品の標的となる可能性のある分子メカニズムに関する仮説を立てるのに役立ちます。
CausalBench Challenge は、遺伝子間相互作用ネットワークの構築における最先端の進歩を機械学習コミュニティに呼びかける取り組みでした。
これらのネットワークは、さまざまな摂動下にある単一細胞の大規模な現実世界のデータセットから派生したもので、疾患生物学の根底にある原因メカニズムを理解するために非常に重要です。
CausalBench ベンチマークによって提供されるフレームワークを使用して、参加者は、大規模な遺伝的摂動データを活用する最先端の方法の能力を強化するという課題を課されました。
このレポートは、チャレンジ中に提出された手法の分析と概要を提供し、チャレンジ時の最先端技術の部分的なイメージを提供します。
受賞したソリューションは、以前のベースラインと比較してパフォーマンスを大幅に向上させ、生物学と医学におけるこの重要なタスクに対する新しい最先端技術を確立しました。

要約(オリジナル)

In drug discovery, mapping interactions between genes within cellular systems is a crucial early step. This helps formulate hypotheses regarding molecular mechanisms that could potentially be targeted by future medicines. The CausalBench Challenge was an initiative to invite the machine learning community to advance the state of the art in constructing gene-gene interaction networks. These networks, derived from large-scale, real-world datasets of single cells under various perturbations, are crucial for understanding the causal mechanisms underlying disease biology. Using the framework provided by the CausalBench benchmark, participants were tasked with enhancing the capacity of the state of the art methods to leverage large-scale genetic perturbation data. This report provides an analysis and summary of the methods submitted during the challenge to give a partial image of the state of the art at the time of the challenge. The winning solutions significantly improved performance compared to previous baselines, establishing a new state of the art for this critical task in biology and medicine.

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