في عالم البيولوجيا الخلوية، يعتبر توقع الاستجابات الجينية للاضطرابات من أبرز التحديات، خصوصًا في ظروف عدم وجود بيانات سابقة للتدريب. قد تبدو الأمور معقدة، لكن الباحثين طوروا نموذجًا مبتكرًا يُدعى CisTransCell، الذي يعد بمثابة قفزة نوعية في هذا المجال.

يواجه العلماء صعوبة في تحديد تأثيرات الاضطرابات، حيث أن ردود الفعل لا تعتمد فقط على حالة التعبير الجيني، بل تتأثر أيضًا بكيفية تأثير منتج الجين المبتور على الجينات والبروتينات الأخرى. ولتسهيل ذلك، قدم فريق البحث نموذج CisTransCell كإطار عمل متعدد الأبعاد يعتمد على حالة الخلية، حيث يعزز المعلومات الجينية مع اثنين من المعايير التكميلية:
- **معيار تسلسل التحكم** (regulatory-sequence prior) الذي يكشف كيف يتم التحكم في الجين.
- **معيار تسلسل الترميز** (coding-sequence prior) الذي يوضح ما يقوم به منتج الجين.

من خلال دمج هذه المعايير مع حالة التعبير الخلوي، يتيح النموذج توقع استجابة الاضطرابات كعملية متسلسلة من وظيفة الجين إلى السيطرة التنظيمية وحتى التغيرات في التعبير الجيني.

تظهر التجارب التي أجريت على مجموعات بيانات معيارية حول اضطرابات الخلايا المفردة أن CisTransCell يتفوق في الأداء في السيناريوهات التي لم تُستخدم فيها تفاعلات تدريب سابقة، مما يشير إلى إمكانياته الواعدة في فهم التفاعلات البيولوجية المعقدة.