12 편의 논문
이 논문은 CD4+/CD8+ CAR-T 세포의 역학을 규명하기 위해 기계적 모델링과 머신러닝을 통합하여, 모델의 민감도 분석을 통해 치료 성패의 주요 인자를 도출하고 파라미터 불확실성 하에서 머신러닝이 예측 신호를 복원하는 방식을 제시합니다.
이 연구는 전자기파를 이용한 적혈구 조작 실험을 통해 고농도 포도당 환경에서 적혈구의 평균 이동 속도가 유의미하게 감소함을 규명함으로써, 에번선트 파가 생화학적 변화에 따른 세포막의 기계적 특성을 비침습적으로 탐구할 수 있는 도구임을 제시합니다.
이 논문은 다양한 실험 설정과 세포주에서 수집된 인구 집단 요약 데이터를 활용하여 세포 주기 연령 구조 모델의 매개변수 식별성을 분석하고, 데이터 가용성이 모델 적합에 미치는 영향을 평가하기 위해 지연 감마 분포를 기반으로 한 해석적 표현식을 도출합니다.
이 논문은 세포 사멸 (아포토시스) 을 활성화 장에 의해 유도되는 위상장 모델로 시뮬레이션하여 세포 수축, 막 돌출, 공동 형성 및 분열과 같은 다양한 형태적 전이를 모사하고 전자 현미경 이미지와 비교함으로써 치료제 개발을 위한 계산적 검증 도구를 제시합니다.
이 논문은 극도로 낮은 농도에서도 세포가 확산되는 화학주성 신호의 초기 결합 사건을 분석함으로써 소수의 결합 이벤트만으로도 방향성을 빠르고 정확하게 감지할 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 단일세포 기초 모델인 scGPT 의 내부 메커니즘을 해석하여 혈액 세포 발달 알고리즘을 추출하는 새로운 방법을 제시하고, 기존 모델보다 높은 성능과 효율성을 입증했습니다.
이 논문은 의 '눈이 없는' 돌연변이에서 세포체가 렌즈 역할을 하여 초점된 빛이 광수용체에 도달할 때 발생하는 광주성 신호 반전을 정량적으로 설명하는 이론을 제시하며, 이는 굴절률 차이로 인한 내부 광선 초점과 광수용체가 더 높은 시간 미분 값을 가진 신호에 반응함으로써 발생함을 보여줍니다.
이 논문은 에이전트 기반 모델의 민감도 분석을 용이하게 하기 위해 고안된 머신러닝 기반의 SSRCA 파이프라인을 소개하며, 이를 통해 민감한 매개변수를 식별하고 출력 패턴을 규명하는 동시에 기존 소볼 방법보다 더 견고한 결과를 제공함을 보여줍니다.
이 논문은 혈관 형성의 영향을 고려하여 뇌종양의 확산을 연구하고 방사선 및 화학요법과 항혈관 생성 요법의 병용 효과를 평가하기 위해 활성 입자의 운동론을 기반으로 한 다중 스케일 수학적 모델을 제안하며, 실제 환자 데이터와 DTI 영상을 활용하여 이를 검증합니다.
이 논문은 다양한 드롭아웃 및 최대 풀링 설정을 가진 세 개의 CNN 아키텍처를 통합하여 불균형 데이터셋 문제를 해결하고 LIME 기법을 통해 해석 가능성을 확보한 새로운 앙상블 모델인 DCENWCNet 을 제안하여 백혈구 분류 성능을 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 최적 수송 전처리와 다단계 학습의 한계를 극복하고 해석 가능한 유전자 상호작용을 명시적으로 학습할 수 있도록, 세포 분화 역학을 국소 선형화 ODE 로 표현하는 엔드투엔드 아키텍처인 'Cell-Mechanistic Neural Networks(Cell-MNN)'를 제안합니다.
이 논문은 유전자 기반 기초 모델 (Geneformer V2, scGPT) 에 대한 인과 회로 추적 분석을 통해 억제 우세와 생물학적 일관성이 보편적이며, 교차 모델 간 합의가 질병 관련 도메인을 식별하고 CRISPRi 실험을 통해 발현 상관관계가 인과적 인코딩이 아님을 입증했음을 보고합니다.