Исследователи представили новый метод scCChain — фреймворк на основе трансформерных нейросетей для анализа пространственной транскриптомики. Метод интегрирует активность лиганд-рецепторов в пространственно разрешённые программы коммуникации клеток и локализует горячие точки на уровне отдельных клеток и пространственных пятен. scCChain использует структурированное снижение размерности для выявления кандидатов программ, затем применяет взвешенные случайные блуждания по графу клеток для формирования цепочек коммуникации. Трансформерная модель оценивает цепочки, приоритезируя биологически значимые программы и определяя зоны повышенной активности. Метод применён к данным пространственной транскриптомики рака молочной железы человека, показав способность выявлять опухолевые программы с ангиогенной сигнализацией в инвазивных зонах. В данных на основе визуализации метод определил горячие точки коммуникации CXCL12-CXCR4 на клеточном уровне. Исследование демонстрирует интерпретируемость и точность цепочечного трансформерного моделирования для анализа сложных тканей. Метод позволяет как разведывательный поиск новых программ коммуникации, так и целевой анализ конкретных пар лиганд-рецептор.