論文の概要: Central Dogma Transformer II: An AI Microscope for Understanding Cellular Regulatory Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08751v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 14:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.309144
• Title: Central Dogma Transformer II: An AI Microscope for Understanding Cellular Regulatory Mechanisms
• Title（参考訳）: Central Dogma Transformer II: 細胞調節機構を理解するためのAI顕微鏡
• Abstract要約: 注意図を直接規制構造として解釈できる「AI顕微鏡」CDT-IIを提案する。 中央のドグマをその構造に反映することにより、それぞれの注意機構は特定の生物学的関係に対応する。 K562 CRISPRiデータの適用により、CDT-IIは摂動効果を予測し、監督なしでGFI1B規制ネットワークを回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current biological AI models lack interpretability -- their internal representations do not correspond to biological relationships that researchers can examine. Here we present CDT-II, an "AI microscope" whose attention maps are directly interpretable as regulatory structure. By mirroring the central dogma in its architecture, each attention mechanism corresponds to a specific biological relationship: DNA self-attention for genomic relationships, RNA self-attention for gene co-regulation, and DNA-to-RNA cross-attention for transcriptional control. Using only genomic embeddings and raw per-cell expression, CDT-II enables experimental biologists to observe regulatory networks in their own data. Applied to K562 CRISPRi data, CDT-II predicts perturbation effects (per-gene mean $r = 0.84$) and recovers the GFI1B regulatory network without supervision (6.6-fold enrichment, $P = 3.5 \times 10^{-17}$). Two distinct attention mechanisms converge on an RNA processing module ($P = 1 \times 10^{-16}$). CDT-II establishes mechanism-oriented AI as an alternative to task-oriented approaches, revealing regulatory structure rather than merely optimizing predictions.
• Abstract（参考訳）: 現在の生物学的AIモデルは解釈可能性に欠けており、その内部表現は研究者が検証できる生物学的関係に対応していない。 ここでは、注意マップを直接規制構造として解釈できる「AI顕微鏡」CDT-IIを提案する。 中央のドグマをその構造に反映することにより、それぞれの注意機構は特定の生物学的関係、ゲノム関係に対するDNAの自己認識、遺伝子共調節のためのRNAの自己認識、転写制御のためのDNA-to-RNAの相互認識に対応する。 CDT-IIは、ゲノム埋め込みと細胞ごとの生の発現のみを用いて、実験生物学者が自身のデータの中で規制ネットワークを観察することを可能にする。 K562 CRISPRiデータに適用すると、CDT-IIは摂動効果(per-gene mean $r = 0.84$)を予測し、監督なしでGFI1B規制ネットワークを回復する(6.6-fold Enrichment, $P = 3.5 \times 10^{-17}$)。 2つの異なる注意機構がRNA処理モジュール(P = 1 \times 10^{-16}$)に収束する。 CDT-IIは、タスク指向アプローチの代替としてメカニズム指向AIを確立し、単に予測を最適化するのではなく、規制構造を明らかにする。

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