L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences du vivant · Nature (machine learning) · 2026-10-21
Des modèles dynamiques profonds des vitesses multiomiques unicellulaires prédisent les perturbations de perte de fonction et de sauvetage dans les cellules B
Titre original: Deep dynamical models of single-cell multiomic velocities predict loss-of-function and rescue perturbations in B cells
DynaVelo, un modèle génératif d'équations différentielles ordinaires neuronales, apprend la dynamique conjointe de l'expression génique et de l'activité des motifs de facteurs de transcription à partir de données multiomiques unicellulaires, ce qui permet des perturbations in silico. Il a retrouvé la dynamique bifurquante in vivo des lymphocytes B des centres germinatifs de souris de type sauvage et a révélé comment ces dynamiques changent en cas de perte hétérozygote d'Arid1a et de Ctcf. La perturbation in silico a prédit Ctcf, Stat3 et Bcl6 comme cibles de sauvetage de la perte d'Arid1a, et des expériences in vivo chez des souris doublement hétérozygotes ont confirmé le sauvetage dans les trois cas.