تعتبر تقنية تصوير الخلايا (Cell Painting) أداة مهمة في البيولوجيا تستخدم لتحليل الخصائص الشكلية ذات المحتوى العالي، وبالخصوص في توقع آليات العمل (MOA). غالبًا ما يتم استخدام طرق تقليدية تمثل استنتاجات تصوير الخلايا كمطابقة للتمثيلات، مما يجعل الاستدلال يعتمد على الجيران المسترجعين في فضاء السمات الشكلية. لكن، قد تكون هذه الجيران غالبًا غير دقيقة وتخفي أدلة مضللة نتيجة لعوامل مثل تأثير الدفعات والسمية غير المحددة والتقارب الظاهري.

قمنا بإعادة صياغة توقع آلية العمل من خلال تصوير الخلايا على أنه مشكلة استدلال موثوق بالأدلة، مما يتطلب تقييم ومقارنة الجيران المسترجعين، وأحيانًا استبعادهم، قبل دعم استنتاج ميكانيكي. نقدم لكم PhenoAIR، إطار عمل متعدد الوكلاء يركز على موثوقية الأدلة، والذي يحتفظ بذاكرة أدلة مركزة على المرشحين ويقوم بتنقيح الأدلة من خلال التحكم الموجه.

كيفية عمل PhenoAIR تعتمد على عملية معايرة للاحتفاظ بالمجموعات المرجعية، حيث يتم وزن الأدلة حسب موثوقية المصدر، واستقرار الفينوتيب، والتشويش على مستوى الآلية. قمنا بتقييم PhenoAIR على مجموعة اختبار مبنية من ملفات تصوير الخلايا وفقًا لإعدادات مفتوحة وعالمية، وقد أظهرت نتائج تفوق PhenoAIR على الطرق التقليدية المبنية على المطابقة والتقنيات المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في جميع الإعدادات.