scLong: 単一細胞トランスクリプトミクスにおける長距離遺伝子コンテクストをとらえるための10億パラメータ基盤モデル

細胞の隠れた言語をコンピュータに読ませる

体内のすべての細胞は、複雑なパターンでオン・オフする遺伝子が行き交う賑やかな都市のような存在です。現代の単一細胞RNAシーケンシングは各細胞の声を拾えるようになりましたが、その結果は膨大な数値の洪水になります。本稿は、こうした複雑な遺伝子活動パターン、特に従来の手法が見落としがちな微弱な信号を読み解くために設計された大規模な人工知能モデル、scLongを紹介します。目的は、遺伝子の操作、薬剤の投与、疾患の発生に対して細胞がどのように反応するかを研究者が理解するのを支援することです。

引用: Bai, D., Mo, S., Zhang, R. et al. scLong: a billion-parameter foundation model for capturing long-range gene context in single-cell transcriptomics. Nat Commun 17, 2380 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-69102-y

キーワード: 単一細胞トランスクリプトミクス, 基盤モデル, 遺伝子調節, 薬物応答予測, 遺伝子発現