scPilot: KI-gestützte Analyse von Einzelzellen – neue Wege in der Genomik

Mit scPilot eröffnet ein neues Kapitel in der Analyse von Einzelzell-Genomdaten. Das System nutzt ein großes Sprachmodell, das in natürlicher Sprache kommuniziert und gleichzeitig die rohen RNA‑Seq‑Daten sowie bedarfsgesteuerte Bioinformatik‑Tools direkt auswertet. Durch die Umwandlung klassischer Aufgaben wie Zelltyp‑Annotation, Entwicklungs‑Trajektorien‑Rekonstruktion und Transkriptionsfaktor‑Targeting in schrittweise Problemlösungen kann das Modell seine Überlegungen nachvollziehbar darstellen, begründen und bei Bedarf mit neuen Belegen anpassen.

Zur Messung des Fortschritts stellt das Team scBench bereit – eine sorgfältig kuratierte Sammlung von neun Datensätzen und automatisierten Prüfern, die die Fähigkeit von scPilot zur omics‑nativen Argumentation bewerten. In Experimenten mit dem Modell o1 verbesserte sich die Genauigkeit der Zelltyp‑Annotation um 11 %. Bei Gemini‑2.5‑Pro sank der Graph‑Edit‑Distance der Trajektorien um 30 % im Vergleich zu One‑Shot‑Prompting, während gleichzeitig transparente Begründungspfade erzeugt wurden, die Unklarheiten bei Marker‑Genen und regulatorische Logik erklären.

Durch die direkte Einbettung von LLMs in die Rohdaten wird scPilot zu einem auditierbaren, interpretierbaren und diagnostisch wertvollen Werkzeug für die Einzelzell‑Analyse. Der komplette Code, die Daten und das Paket sind unter https://github.com/maitrix-org/scPilot verfügbar.