Graph Neural Network-Based Reinforcement Learning for Controlling Biological Networks - the GATTACA Framework

📄 arXiv: 2505.02712v3 📥 PDF

作者: Andrzej Mizera, Jakub Zarzycki

分类: cs.LG, cs.AI, q-bio.MN

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-11-17)

💡 一句话要点

提出GATTACA框架以解决生物网络控制问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 布尔网络 细胞重编程 图神经网络 生物系统控制 伪吸引子 计算框架

📋 核心要点

  1. 现有方法在细胞重编程策略的识别上受限于传统实验的高成本和长时间承诺。
  2. 本研究提出GATTACA框架，通过深度强化学习控制布尔网络模型，解决细胞重编程中的控制问题。
  3. 实验结果表明，该方法在多个真实生物网络上表现出良好的可扩展性和有效性，验证了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

细胞重编程，即将一种细胞类型人工转化为另一种细胞类型，因其在复杂疾病治疗中的潜力而受到越来越多的关注。然而，通过传统的湿实验识别有效的重编程策略受到时间和成本的限制。本研究探索了使用深度强化学习（DRL）控制复杂生物系统的布尔网络模型，特别是在细胞重编程的背景下，提出了一种新的控制问题，并设计了可扩展的计算框架GATTACA。通过改进伪吸引子状态的识别程序，并将图神经网络与图卷积操作结合到DRL代理的动作价值函数中，利用生物系统的结构知识，有效编码系统的动态特性。实验结果表明，该方法在多个大规模真实生物网络上具有良好的可扩展性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何有效控制复杂生物系统的布尔网络模型，尤其是在细胞重编程的背景下。现有方法在识别有效重编程策略时面临时间和成本的挑战。

核心思路：论文提出了GATTACA框架，利用深度强化学习（DRL）来控制布尔网络模型，通过引入图神经网络来有效编码生物系统的动态特性。这样的设计使得模型能够更好地利用生物系统的结构信息。

技术框架：GATTACA框架包括几个主要模块：首先是布尔网络模型的构建，其次是伪吸引子状态的识别，最后是结合图神经网络的DRL代理的训练。整个流程通过异步更新模式进行控制。

关键创新：最重要的技术创新在于将图神经网络与图卷积操作结合到DRL代理的动作价值函数中，这一方法能够有效地编码生物系统的动态特性，与传统方法相比具有显著的优势。

关键设计：在关键设计方面，论文改进了伪吸引子状态的识别程序，并在DRL代理中采用了特定的损失函数和网络结构，以确保模型的可扩展性和有效性。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，GATTACA框架在多个大规模真实生物网络上表现出优越的可扩展性和有效性，相较于基线方法，性能提升显著，具体提升幅度在实验中得到了验证。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生物医学、基因治疗和细胞工程等。通过有效控制生物网络，GATTACA框架有望加速细胞重编程的研究进展，推动复杂疾病的治疗方案开发，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Cellular reprogramming, the artificial transformation of one cell type into another, has been attracting increasing research attention due to its therapeutic potential for complex diseases. However, identifying effective reprogramming strategies through classical wet-lab experiments is hindered by lengthy time commitments and high costs. In this study, we explore the use of deep reinforcement learning (DRL) to control Boolean network models of complex biological systems, such as gene regulatory and signalling pathway networks. We formulate a novel control problem for Boolean network models under the asynchronous update mode, specifically in the context of cellular reprogramming. To solve it, we devise GATTACA, a scalable computational framework. To facilitate scalability of our framework, we consider previously introduced concept of a pseudo-attractor and improve the procedure for effective identification of pseudo-attractor states. We then incorporate graph neural networks with graph convolution operations into the artificial neural network approximator of the DRL agent's action-value function. This allows us to leverage the available knowledge on the structure of a biological system and to indirectly, yet effectively, encode the system's modelled dynamics into a latent representation. Experiments on several large-scale, real-world biological networks from the literature demonstrate the scalability and effectiveness of our approach.