0
0这篇文章综述了如何利用大脑转录组学与人工智能大模型来解析罕见遗传变异在孤独症（ASD）中的致病机制。作者指出，由于孤独症相关基因通常在多种细胞中广泛表达，传统的富集分析难以精准定位受损的特定细胞类型。为此，他们提出了一个基于ROC曲线下面积（AUC）的新型框架，旨在量化基因在特定细胞中的敏感性与特异性平衡。文中进一步探讨了Perturb-seq等高通量实验技术与单细胞基础模型的结合，认为这种方法能更有效地模拟基因缺失对细胞功能的影响。通过整合人工干预实验、AI推理与尸检样本验证，该研究为建立孤独症罕见变异的统一机械性框架提供了理论支撑。最终，这些前沿工具将助力研究者弥合基因关联研究与大脑发育生物学之间的知识鸿沟。
References:
Dubuc A, Renne T, Huguet G, et al. Linking rare variants to cell-type function in profound autism with brain transcriptomics and foundation models[J]. Cell Genomics, 2026, 6(4).
