Interpretable Causal Representation Learning for Biological Data in the Pathway Space
作者: Jesus de la Fuente, Robert Lehmann, Carlos Ruiz-Arenas, Jan Voges, Irene Marin-Goñi, Xabier Martinez-de-Morentin, David Gomez-Cabrero, Idoia Ochoa, Jesper Tegner, Vincenzo Lagani, Mikel Hernaez
分类: cs.LG, q-bio.QM, stat.ML
发布日期: 2025-06-14
备注: ICLR 2025, 28 pages, 14 figures, 10 tables
💡 一句话要点
提出SENA-discrepancy-VAE，用于生物数据因果表征学习，提升模型可解释性。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 因果表征学习 生物数据 可解释性 变分自编码器 基因组扰动
📋 核心要点
- 现有因果表征学习方法缺乏与已知生物过程的联系，导致模型难以解释，限制了其在生物学领域的应用。
- SENA-discrepancy-VAE通过将潜在因素与生物过程活动关联，实现了可解释的因果表征，提升了模型的可理解性。
- 实验表明，SENA-discrepancy-VAE在预测性能上与不可解释的模型相当，同时获得了具有生物学意义的潜在因素。
📝 摘要（中文）
在细胞功能中预测基因组和药物扰动的影响对于理解基因功能和药物效应至关重要，最终将改进治疗方法。因果表征学习(CRL)是其中最有前景的方法之一，它旨在识别因果控制生物系统的潜在因素，从而促进对未见扰动影响的预测。然而，当前的CRL方法未能将其有原则的潜在表征与已知的生物过程相协调，导致模型不具有可解释性。为了解决这个主要问题，我们提出SENA-discrepancy-VAE，该模型基于最近提出的CRL方法discrepancy-VAE，它产生的表征中，每个潜在因素都可以解释为（学习到的）一组生物过程活动的（线性）组合。为此，我们提出了一个编码器SENA-δ，它可以有效地计算生物过程的活动水平并将其映射到潜在的因果因素。我们表明，SENA-discrepancy-VAE在未见干预组合上的预测性能与其原始的、不可解释的对应模型相当，同时推断出具有生物学意义的因果潜在因素。
🔬 方法详解
问题定义：现有因果表征学习方法在生物数据上的应用面临可解释性问题。虽然这些方法能够预测扰动的影响，但其学习到的潜在表征与已知的生物过程缺乏联系，使得研究人员难以理解模型预测的生物学意义。因此，如何构建既能准确预测扰动影响，又能提供可解释的生物学见解的因果表征学习模型是一个关键问题。
核心思路：SENA-discrepancy-VAE的核心思路是将潜在的因果因素与已知的生物过程活动联系起来。通过学习潜在因素与生物过程活动之间的线性组合关系，使得每个潜在因素都可以被解释为一组生物过程的活动水平。这种设计使得模型能够提供更具生物学意义的解释，并帮助研究人员理解模型预测的潜在机制。
技术框架：SENA-discrepancy-VAE基于discrepancy-VAE框架，主要包含一个编码器SENA-δ和一个解码器。编码器SENA-δ负责将生物过程的活动水平映射到潜在的因果因素。解码器则负责从潜在因素重构观测数据。整个框架通过最小化重构误差和差异损失来学习潜在表征。
关键创新：SENA-discrepancy-VAE的关键创新在于其编码器SENA-δ的设计。SENA-δ能够有效地计算生物过程的活动水平，并将其映射到潜在的因果因素。这种设计使得模型能够学习到具有生物学意义的潜在表征，从而提升了模型的可解释性。与传统的discrepancy-VAE相比，SENA-discrepancy-VAE在保持预测性能的同时，提供了更丰富的生物学信息。
关键设计：SENA-δ编码器的具体实现细节未知，但根据论文描述，其核心在于学习生物过程活动水平到潜在因果因素的映射关系。损失函数方面，除了重构损失和差异损失外，可能还引入了正则化项，以鼓励潜在因素与生物过程活动之间的稀疏连接，从而提高可解释性。具体的网络结构和参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SENA-discrepancy-VAE在未见干预组合上的预测性能与原始的discrepancy-VAE模型相当，这表明在引入可解释性的同时，并没有牺牲模型的预测能力。更重要的是，SENA-discrepancy-VAE能够推断出具有生物学意义的因果潜在因素，为研究人员提供了更深入的生物学见解。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
SENA-discrepancy-VAE可应用于药物发现、基因功能预测和个性化医疗等领域。通过预测基因组和药物扰动对细胞功能的影响，该模型可以帮助研究人员理解药物的作用机制，识别潜在的药物靶点，并为患者提供更精准的治疗方案。此外，该模型还可以用于研究基因之间的相互作用，揭示复杂疾病的发生机制。
📄 摘要（原文）
Predicting the impact of genomic and drug perturbations in cellular function is crucial for understanding gene functions and drug effects, ultimately leading to improved therapies. To this end, Causal Representation Learning (CRL) constitutes one of the most promising approaches, as it aims to identify the latent factors that causally govern biological systems, thus facilitating the prediction of the effect of unseen perturbations. Yet, current CRL methods fail in reconciling their principled latent representations with known biological processes, leading to models that are not interpretable. To address this major issue, we present SENA-discrepancy-VAE, a model based on the recently proposed CRL method discrepancy-VAE, that produces representations where each latent factor can be interpreted as the (linear) combination of the activity of a (learned) set of biological processes. To this extent, we present an encoder, SENA-δ, that efficiently compute and map biological processes' activity levels to the latent causal factors. We show that SENA-discrepancy-VAE achieves predictive performances on unseen combinations of interventions that are comparable with its original, non-interpretable counterpart, while inferring causal latent factors that are biologically meaningful.