La IA y los problemas difíciles del mundo · Ciencias de la vida · Nature (machine learning) · 2026-10-21
Modelos dinámicos profundos de velocidades multiómicas de células individuales predicen perturbaciones de pérdida de función y de rescate en células B
Título original: Deep dynamical models of single-cell multiomic velocities predict loss-of-function and rescue perturbations in B cells
DynaVelo, un modelo neuronal generativo de ecuaciones diferenciales ordinarias, aprende la dinámica conjunta de la expresión génica y la actividad de motivos de factores de transcripción a partir de datos multiómicos de célula única, lo que permite la perturbación in silico. Recuperó la dinámica de bifurcación in vivo de las células B del centro germinal en ratones de tipo salvaje y reveló cómo cambian estas dinámicas ante la pérdida heterocigota de Arid1a y Ctcf. La perturbación in silico predijo Ctcf, Stat3 y Bcl6 como dianas de rescate frente a la pérdida de Arid1a, y los experimentos in vivo en ratones doblemente heterocigotos confirmaron el rescate en los tres casos.