في عالم تسارع فيه التطور التقني، يظهر نموذج CellxPert كأحد الإنجازات البارزة في مجال علم الأحياء. يقوم هذا النموذج بتوحيد البيانات الأحادية (single-cell) والثنائية (multi-omics) ضمن فضاء تمثيلي مشترك، مما يسهل عملية تحليل البيانات ذات الأبعاد المختلفة.

يتميز CellxPert بقدرته على دمج القياسات المختلفة من التقنيات الحديثة مثل التسلسل الجيني أحادي الخلية (scRNA-seq)، وقياسات وصول الكروموسومات (ATAC-seq)، بالإضافة إلى التحليلات البروتينية السطحية (CITE-seq). كما أنه يدمج بيانات الصُّور والكتل النسيجية المبتكرة كطبقات بصرية ثنائية أو ثلاثية الأبعاد.

تتيح هذه الإمكانيات لمستخدمي CellxPert القيام بعدة مهام رئيسية بسهولة، من بينها:
1. تسمية أنواع الخلايا عبر 154 هوية مختلفة، مما يعد الاختبار الأكثر شمولاً للدقة في هذا المجال.
2. تحسين الأداء بكفاءة باستخدام تقنية التكيف ذات الرتبة المنخفضة (Low Rank Adaptation - LoRA).
3. التنبؤ بالاستجابة الجينية لتغيرات البيئة الحاسوبية (in-silico perturbations).
4. دمج البيانات متعددة الأبعاد بسلاسة عبر مختلف الأساليب التقنية.

بدلاً من النماذج الأحادية التقليدية التي تعتمد على تعديل تعبير الجينات بطريقة عشوائية، يعتمد CellxPert على عينة متروبوليس-هاستينغز (Metropolis-Hastings) لتحسين دقة الانتقال بين الحالات الجينية، مما يعزز الفهم البيولوجي للتغيرات الحاصلة.

الدراسات التي أجريت على مجموعة من المعايير مثل PBMC68K وReplogle Perturb-seq أظهرت أن CellxPert يتفوق على النماذج الكلاسيكية والحديثة في مهام تسمية الخلايا والتنبؤ بالاستجابة لتغيرات البيئة، مما يفتح أفقاً جديداً للبحوث المستقبلية.