综述：大型语言模型推动了重度抑郁症单细胞转录组学的发展

《Translational Psychiatry》：Large language models advance single-cell transcriptomics in major depressive disorder

　　

摘要

重度抑郁障碍具有显著的异质性，这给其诊断和治疗带来了挑战。单细胞RNA测序技术已成为解析与重度抑郁障碍发病机制相关的神经元和免疫细胞中各种细胞活动的有力工具。大型语言模型的发展进一步提升了单细胞分析的能力，它有助于改进数据注释、数据聚类、调控网络推断以及计算机模拟实验，从而确定值得开发药物的目标。将单细胞数据与蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学以及空间数据相结合，能够更清晰地了解疾病机制及潜在生物标志物。目前仍存在数据异质性、模型可解释性、计算规模以及数据使用伦理等方面的问题，需要通过严格的基准测试和验证来加以解决，以加速相关技术的实际应用。总体而言，将大型语言模型与单细胞技术相结合，为在重度抑郁障碍研究中构建更精确的、基于细胞层面的假设提供了可能，而未来对这类方法在患者临床应用中的有效性进行验证，则是接下来的重要步骤。