AI与世界难题 · 生命科学 · arXiv · 2026-10-20
scCTM:连续思维机对胶质瘤细胞命运动力学吸引子景观与算法扰动特征的重建
原标题: scCTM: Continuous Thought Machine Reconstruction of Glioma Cell Fate Dynamics Attractor Landscapes and Algorithmic Perturbation Signatures
胶质瘤中的细胞命运可塑性通常是根据静态单细胞快照推断的。作者构建了 scCTM，它将 Sakana AI 的 Continuous Thought Machine 与自编码相结合，用于预测单细胞命运动态，并在两个 H3K27M 恶性细胞数据集上进行了测试。CTM 自编码器在两个数据集上的 AUROC 均达到 0.99，扰动分析还突出了涉及 ARID1B 和 NRXN1 等基因的反复出现的高影响力网络相互作用。这些均为计算机模拟（in silico）的发现。