AIが解く世界の難問 · 生命科学 · arXiv · 2026-10-20
scCTM：グリオーマ細胞の運命動態のアトラクター地形と摂動シグネチャーの再構成
原題: scCTM: Continuous Thought Machine Reconstruction of Glioma Cell Fate Dynamics Attractor Landscapes and Algorithmic Perturbation Signatures
グリオーマ細胞の運命可塑性は、通常は静的な単一細胞のスナップショットから推定される。本研究は、Sakana AIの連続思考機械（CTM）と自己符号化を組み合わせた機械学習枠組みscCTMを開発し、細胞の運命動態を予測した。2つのH3K27M関連データセットで評価したところ、CTM-AEのAUROCは両方で0.99に達した。さらに、BDMによる摂動解析で、ARID1Bや神経発達関連遺伝子を含む影響の大きいネットワーク相互作用が特定された。結果は計算機上の知見である。