في أحدث التطورات في مجال التعبير الجيني، قام باحثون بتقديم نموذج جديد يُعرف باسم "نموذج الانتشار في مساحة البرنامج النسخي" (Program-space Diffusion)، وذلك لتجاوز القيود الحالية لطريقة "التعبير الميكروبي" (Spatial Transcriptomics). تعتبر هذه الطريقة الحديثة قفزة نوعية، حيث تتيح تغطية واسعة لجينات الجينوم مع الحفاظ على بنية الأنسجة، لكنها كانت تواجه تحديات في الكلفة وقابلية التوسع.

لقد حفزت هذه القيود على ابتكار نماذج تتنبأ بالتعبير المكاني مباشرة من الهستولوجيا الروتينية. ومع ذلك، كانت معظم الطرق المعتمدة حتى الآن تركز على مستوى الجين الواحد، مما أدى إلى عدم وجود تنسيق بين استراتيجيات اختيار الجينات واستحالة مقارنة فعالة بين الأساليب المستخدمة.

يقدم الباحثون حلاً جديدًا عن طريق إعادة صياغة مسألة التنبؤ من البنية النسيجية إلى التوليد الشرطي في مساحة البرنامج النسخي، مما يسمح بالاستفادة من التباين النسخي المنسق. باستخدام طريقة تحليل المصوفات غير السلبية التوافقية (consensus non-negative matrix factorization)، يقومون باستخراج مجموعة منخفضة الأبعاد من البرامج النسخية التي تلتقط تباين التعبير المنسق في بيانات التدريب.

بعد ذلك، يتم تدريب نموذج انتشار شرطي لتوليد تفاعلات البرامج من بيانات الهستولوجيا. يدعم هذا التوجه الجديد في توليد التعبيرات الجينية انخفاضًا كبيرًا في أبعاد المهمة التوليدية الشرطية، مما يسهل توفير نتائج أدق وأكثر تنسيقاً في الدراسات الجينومية.