AI 與世界的難題 · 生命科學 · arXiv · 2026-10-20
scCTM:膠質瘤細胞命運動態吸引子地貌與演算法擾動特徵的連續思維機重建
原標題: scCTM: Continuous Thought Machine Reconstruction of Glioma Cell Fate Dynamics Attractor Landscapes and Algorithmic Perturbation Signatures
膠質瘤中的細胞命運可塑性通常是從靜態的單細胞快照推論而來。作者建構了 scCTM，它結合 Sakana AI 的 Continuous Thought Machine 與自編碼技術來預測單細胞命運動態，並在兩個 H3K27M 惡性細胞資料集上進行測試。CTM 自編碼器在兩者上的 AUROC 皆達到 0.99，而擾動分析則凸顯出涉及 ARID1B 與 NRXN1 等基因的反覆出現且影響重大的網路交互作用。這些屬於電腦模擬的發現。