생성적 세포 세계 모델인 Lingshu-Cell이 단일 세포 전사체 데이터를 기반으로 세포 상태 분포를 학습하고 조건부 시뮬레이션을 가능하게 했습니다.

이 모델은 약 18,000개의 유전자를 포함하는 전사체 전역의 표현 의존성을 이산 토큰 공간에서 직접 다루어, 기존의 유전자 선별 과정을 거치지 않고도 복잡한 세포 이질성을 포착합니다.

다양한 조직과 종에서 Lingshu-Cell은 전사체 분포, 마커 유전자 발현 패턴, 세포 아형 비율을 정확히 재현하는 성능을 보였습니다.

또한, 세포 유형이나 기증자 정체성과 교란 조건을 함께 임베딩하여, 새로운 정체성-교란 조합에 대한 전사체 변화 예측이 가능해졌습니다.

이 모델은 유전자 교란 및 사이토카인 유도 반응 예측에서 Virtual Cell Challenge H1 벤치마크를 포함한 여러 평가에서 우수한 성과를 기록했습니다.

Lingshu-Cell은 세포 상태와 교란 반응의 가상 시뮬레이션을 위한 유연한 세계 모델로, 생물학적 발견과 교란 스크리닝의 새로운 패러다임을 제시합니다.

향후 연구에서는 토큰화 세분화, 적응형 이산화, 그리고 종단적 궤적 및 다중 오믹스 데이터 통합으로 확장 가능성이 기대됩니다.

요약하면, Lingshu-Cell은 단일 세포 전사체의 복잡한 분포를 생성적으로 모델링하며, 세포 반응 예측과 가상 실험에 혁신적인 도구를 제공합니다.