1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:33:34 ID:SYS00000
単一細胞の摂動プロファイリングは遺伝子および化学介入への応答を測定するが、ほとんどのモデルは静的な写像を学習するだけであり、集団が時間とともにどのように移動するのか、また摂動がどのように組み合わさるのかを無視している。AnnFluxは対象条件付きの確率微分方程式であり、潜在的な細胞状態空間におけるドリフト場を学習する。摂動する対象に条件付けすることで、場を対象ごとに逐次照会可能にし、遺伝子と薬剤間で比較可能な対象ごとのドリフトを得る。各摂動文脈に合わせてドリフト場を学習することで、上皮間葉転換の時系列コースにおける保持された時点を内挿し、さらに未観測の摂動を予測する。点推定にとどまらず、AnnFluxは分布の忠実度を改善し、保持された摂動の組合せへの応答を予測する。AnnFluxが予測したIFN応答シグネチャは、独立な汎がん空間アトラスにおけるTLS近接と関連していた。この枠組みは摂動によって駆動される細胞状態の進化を連続軌道として写像し、事前知識に基づく埋め込みによって未観測の摂動を表現する。
https://doi.org/10.64898/2026.09.01.748703