[論文レビュー] A technical review of multi-omics data integration methods: from classical statistical to deep generative approaches

Ana R. Baião, Zhaoxiang Cai+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2025

Bioinformatics and Genomic Networks被引用数 5

ひとこと要約

マルチオミクスデータ統合手法の総合的レビューであり、特に欠損補完、結合埋め込み、バッチ補正のための深層生成モデル（特に変分オートエンコーダー：VAEs）に重点を置き、損失関数、正則化、今後の方向性についての議論を含む。

ABSTRACT

The rapid advancement of high-throughput sequencing and other assay technologies has resulted in the generation of large and complex multi-omics datasets, offering unprecedented opportunities for advancing precision medicine strategies. However, multi-omics data integration presents significant challenges due to the high dimensionality, heterogeneity, experimental gaps, and frequency of missing values across data types. Computational methods have been developed to address these issues, employing statistical and machine learning approaches to uncover complex biological patterns and provide deeper insights into our understanding of disease mechanisms. Here, we comprehensively review state-of-the-art multi-omics data integration methods with a focus on deep generative models, particularly variational autoencoders (VAEs) that have been widely used for data imputation and augmentation, joint embedding creation, and batch effect correction. We explore the technical aspects of loss functions and regularisation techniques including adversarial training, disentanglement and contrastive learning. Moreover, we discuss recent advancements in foundation models and the integration of emerging data modalities, while describing the current limitations and outlining future directions for enhancing multi-modal methodologies in biomedical research.

研究の動機と目的

• 精密医療のための高次元で異種のマルチオミクスデータを統合する際の課題を動機づける。
• 欠損補完、拡張、および結合埋め込みのための深層生成モデルに重点を置いた最先端手法の調査。
• 損失関数、正則化技術、トレーニング戦略などの技術的側面を論じる。
• 基盤モデルと生物医学統合の新しいデータモダリティの最近の進展を強調する。
• 現在の制限を特定し、マルチモーダル生物医学データ統合の将来の研究方向を提案する。

提案手法

• マルチオミクス統合の古典的統計学および機械学習アプローチの調査。
• 欠損補完、拡張、結合埋め込みのための深層生成モデル、特に変分オートエンコーダー（VAEs）に重点を置く。
• 敵対的訓練、分離、対照学習を含む損失関数と正則化技術の議論。
• 異なるモダリティ間データ統合に用いられる訓練戦略とモデルアーキテクチャの分析。
• マルチオミクスにおける基盤モデルと新興データモダリティの検討。
• 制限の批判的評価と今後の方向性。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 古典統計学、機械学習、および深層生成アプローチに跨るマルチオミクスデータ統合の主要な方法論的進展は何か？
• RQ2 VAEsおよび関連する生成モデルは、マルチオミクスデータの欠損補完、拡張、結合埋め込みにいかに適用されているか？
• RQ3 高次元性とばらつきに最も対応する損失関数、正則化戦略、およびトレーニングパラダイムは何か？
• RQ4 現行手法の限界は何か、そして生物医学における新しいデータモダリティを統合するための将来の方向性は何か？
• RQ5 基盤モデルと新興モダリティはマルチオミクスデータ統合にどのような影響を及ぼすか？

主な発見

• 深層生成モデル、特にVAEsは、マルチオミクス統合におけるデータ欠損補完、拡張、結合埋め込みに広く使われている。
• 敵対的訓練、分離、対照学習は、マルチオミクスVAEsの文脈で議論される重要な正則化技術である。
• 最近の進展には基盤モデルと新興データモダリティの統合が含まれる。
• このレビューは損失関数と正則化の技術的側面を総合的に整理し、それらが高次元性とデータのばらつきを扱う上での役割を強調する。
• 現行アプローチの限界とギャップは、より頑健でスケーラブルかつ解釈可能なマルチモーダル手法の将来方向を示している。