新しい人工知能ベースの技術は、研究者が癌治療に応じて腫瘍形成をよりよく理解し、解明するのに役立ちます。
計算生物学研究所の科学者TechnischeUniversitätMünchen（TUM）は、実験データを必要とせずにRNA転写、スプライシング、および分解の反応速度を推定できるように、新しい人工知能（AI）テクノロジーを開発しました。この技術は、医療専門家が腫瘍の形成をよりよく理解し、細胞のシグナル伝達をよりよく理解するのに役立つかもしれませんがん治療.
シングルセル速度（SCVELO）という名前のこの新しい方法は、従来のシングルセルシーケンス方法により改善されました。これらの発見の前に、研究者は単一の細胞の静的な画像を研究して、その機能と特性についてさらに明らかにしました。
がん細胞の識別を改善する
最近の研究論文で、Nature Biotechnology、研究チームは次のように述べています。「RNA速度は、単一細胞RNAシーケンスデータの細胞分化を研究する新しい方法を開きました。それは、そのスプライシングとスプライシングされていないメッセンジャーRNA（mRNA）の比に基づいて、特定の時点での個々の遺伝子の遺伝子発現変化の速度を説明しています。
「ただし、一般的なスプライシング速度の中心的な仮定と定常状態のmRNAレベルを伴う完全なスプライシングダイナミクスの観察が違反した場合、速度推定の誤差が発生します。ここでは、尤度ベースの動的モデルを使用して、スプライシング速度論の完全な転写ダイナミクスを解くことにより、これらの制限を克服する方法であるScveloを提示します。」
RNA転写、スプライシング、および分解の反応速度を推定することにより、SCVELOユーザーは細胞の同一性と表現型の不均一性をよりよく理解できます。これは、細胞の意思決定を研究するときに特に役立ちます。
