단일세포 파운데이션 모델, 깊은 진화적 거리를 넘어 전이 가능

단일세포 파운데이션 모델은 주로 인간 및 기타 척추동물 세포를 대상으로 학습되어 범용 모델로 제안되고 있으나, 학습 종(species)을 훨씬 뛰어넘는 전이 능력은 아직 불분명하다. 연구진은 인간과 각각 12억 년, 6억 년 전에 진화적으로 갈라진 Dictyostelium discoideum과 Caenorhabditis elegans의 발생 아틀라스를 대상으로 Geneformer, scGPT, UCE의 제로샷 임베딩을 PCA 및 scVI와 비교 평가했다. 재학습 없이도 해당 모델들은 발생 순서를 복원하고 종 특이적 세포 정체성을 유지했다. 단백질 서열로 유전자를 인코딩하는 UCE는 측정된 유전자의 97%를 활용할 수 있었던 반면, 직상유전자(ortholog) 매핑을 거친 Geneformer와 scGPT는 5분의 1 미만의 유전자만 사용했다. UCE는 가장 일관된 성능을 보였으며, 종종 종 고유의 기준선을 능가했다. 직상유전자 매핑이 가능한 유전자로 제한하더라도, UCE는 6개의 주석(annotation) 과제 중 5개에서 어휘 기반 모델보다 높은 점수를 기록했으며 일부 과제는 근소한 차이로 앞섰다. 따라서 파운데이션 모델은 10억 년 이상의 진화적 거리를 넘어 유용한 세포 임베딩을 생성할 수 있으며, 단백질 서열 기반 유전자 표현 방식은 이러한 임베딩을 더 완전하고 종종 더 정확하게 만든다.