本体论引导的通路活性分析鉴定出与MEK抑制剂敏感性相关的细胞内在防御反应程序

从基因表达预测癌症药物反应，需要模型能够揭示哪些生物通路驱动细胞系特异性的敏感性。我们提出了基因本体论通路注意力（Gene-Ontology Pathway Attention, GOPA），其核心模块利用表达数据和按列归一化的基因-术语注释矩阵，在无任何可学习参数的情况下计算确定性注意力权重 softmax(x_c * B_hat)。在留出细胞系评估设置下，将 GOPA 应用于 GDSC 面板中的 542 种药物后，我们发现，在 GDSC 中，防御反应通路可预测对激酶抑制剂的敏感性，其中最强且对混杂因素最具稳健性的信号出现在 MEK/MAPK 抑制剂中。该关联在 PRISM 中得到跨实验支持（11 种重叠药物中的 11 种；均 p

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发表于 2026 年 7 月 28 日。

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本体引导的通路活性揭示了与 MEK 抑制剂敏感性相关的细胞内在防御反应程序

Chimdi Walter Ndubuisi

bioRxiv 2026.07.25.740732; doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.25.740732

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本体引导的通路活性揭示了与 MEK 抑制剂敏感性相关的细胞内在防御反应程序

Chimdi Walter Ndubuisi

bioRxiv 2026.07.25.740732; doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.25.740732

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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.25.740732v1?rss=1

🏷️ 基因本体论 通路活性分析 药物敏感性预测 MEK抑制剂 癌症细胞系 机器学习