كشف فريق بحثي دولي عن نموذج UCE الأولي لبيولوجيا الخلايا، وهو نموذج أساسي ضخم يعالج بيانات التعبير الجيني للخلايا المفردة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. يهدف هذا الابتكار إلى حل التحديات المنهجية في دمج مجموعات بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي المفرد التي تتفاوت تقنياتها وتواجه تشويشات تجريبية متكررة. يعتمد النموذج على بنية تقنية مبتكرة تحول تعبير الجينات إلى تمثيلات بروتينية رقمية عبر استخدام نموذج لغوي متخصص، ثم يدمجها داخل شبكة محولات عصبية ضخمة. تم تدريب UCE ذاتياً وخالياً من التصنيفات البشرية على بيانات تفوق 36 مليون خلية مستمدة من ثماني أنواع حيوية، مما مكّنه من استخلاص أنماط بيولوجية جوهرية دون تدخل يدوي. تبرز قدرة النموذج على التكامل الفوري، حيث يسمح بإدخال مجموعات بيانات جديدة تماماً أو أنواع حيوية غير مسبوقة إلى فضاء تعبئة عالمي موحد دون أي حاجة لإعادة الضبط أو التدريب الإضافي. أظهرت الاختبارات المعيارية تفوق UCE على الحلول القائمة بنسبة كبيرة في مؤشرات الحفاظ على الدقة البيولوجية وتصحيح تأثيرات الدُفعات التجريبية، مع فصل دقيق لأنواع الخلايا وحالاتها الوظيفية. مكّن هذا الإطار من إنشاء المسح الضخم المتكامل للخلايا، الذي يرتب الخلايا ضمن فضاء رياضي يعكس بدقة التسلسل الهرمي التطوري والوظائفي، متوافقاً مع التصنيفات البيولوجية المعتمدة. كما افتتح النموذج آفاقاً تحليلية جديدة، تجسّدت في دراسة حالة حددت خلايا شبيهة بخلايا نورن المسؤولة عن إنتاج الإريثروبويتين داخل أنسجة الرئة لدى مرضى الأمراض التنفسية المزمنة، مما يساهم في فهم الآليات المرضية غير المكتشفة سابقاً. يمثل إطلاق UCE خطوة جوهرية نحو تحقيق مفهوم الخلية الافتراضية في الحوسبة الحيوية. بتوفيره مرجعية عالمية غير متحيزة، يقلل النموذج الاعتماد على المعالجات البيانات المكلفة ويبني جسوراً للبحث العلمي عبر الأنسجة والأمراض والكائنات، مما يعزز بشكل ملحوظ وتيرة الاكتشافات في الطب الدقيق وعلم الجينوم الوظيفي.