Исследование представляет новый метод интеграции данных трех типов омикс (транскриптома, транслатома и протеома) с использованием тензорной декомпозиции 4D. Авторы применили метод неконтролируемого извлечения признаков к данным о голодании по разветвленным аминокислотам, выделив 1,781 ген с пониженной трансляционной эффективностью и 221 ген с буферизацией. Генеративный ИИ использовался для функциональной интерпретации и анализа обогащения, что позволило идентифицировать шесть основных биологических единиц — от репликации генома до эпигенетической регуляции. Подход выявляет биологически значимые кластеры генов, лежащие в основе клеточных переходов, и превосходит традиционные попарные анализы. Методология открывает новые возможности для анализа сложных многослойных регуляторных процессов в биологии. Результаты могут иметь значение для понимания механизмов клеточной дифференцировки и патогенеза заболеваний, связанных с нарушением протеостаза.