يسعى الباحثون دائمًا لفهم كيفية استجابة التجمعات الخلوية للاضطرابات المختلفة، وقد تمثل هذه المهمة تحديًا كبيرًا، خاصةً عندما يتم قياس الخلايا المعالجة وغير المعالجة كمتجمعات منفصلة. في هذا السياق، يظهر نموذج SCALE (نموذج نقل مشروط قابل للتوسع) كحل مبتكر، حيث يقدم طريقة جديدة لتمثيل الخلايا كمجموعات غير مرتبة.

يستند نموذج SCALE إلى مشفر مدرك للمجموعات وك backbone من نوع DiT، مما يسهل تعلم النقل الكامن، ويحقق إشرافًا نهائيًا يتماشى بشكل مباشر مع التغيرات المتوقعة دون الحاجة إلى هدف مساعد. عبر مجموعة متنوعة من الاضطرابات مثل الاضطرابات الجينية والكيميائية والتنموية والمناعية، أثبت SCALE قدرته على استعادة التغيرات في التعبير الجيني، واتجاهات الاستجابة، وهيكل التجمع السكاني.

وعلاوة على ذلك، أظهر نموذج SCALE أداءً متفوقًا في بيانات CRISPR، متفوقًا على أساليب المنافسة عبر سبعة مقاييس، مع الحفاظ على تميز تمثيلات الأهداف الجينية بدلاً من دمجها في منطقة مشتركة. كما أظهر تصميم النموذج قدرة على تحديد السيتوكينات التي تنبأت بإنتاج استجابات مناعية والتهابية متميزة، حيث أكدت التجارب باستخدام عينات من PBMC من ثلاثة متبرعين هذه الفروق المتوقعة.

يسهم نموذج SCALE في تمكين التنبؤ القائم على الاضطرابات من مجموعات غير مرتبطة، ويدعم الأولويات التجريبية بشكل فعال. هذا التطور يعد خطوة رئيسية نحو تعزيز الفهم العلمي واستكشاف طرق جديدة للتحكم في استجابة الخلايا.